大数据驱动的机器嗅觉关键技术和复杂气味多参数智能分析方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    62376096
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    49万
  • 负责人：
    高大启
  • 依托单位：
    华东理工大学
  • 学科分类：
    F.信息科学部
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2023
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2023至

项目摘要

结项摘要

项目成果

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其他文献

基于权重的多视角全局和局部结构风险最小化分类器
  • DOI：
    10.14135/j.cnki.1006-3080.20180704001
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    华东理工大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    金志超;高大启;朱昌明;王喆
  • 通讯作者：
    王喆
Fisher线性判别式阈值优化方法研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机应用与软件(录用)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李艳芳;高大启
  • 通讯作者：
    高大启
Quantitative analysis of different volatile organic compounds using an improved electronic nose
使用改进的电子鼻定量分析不同的挥发性有机化合物
  • DOI：
    10.1088/0957-0233/23/10/105103
  • 发表时间：
    2012-10
  • 期刊：
    Measurement Science and Technology
  • 影响因子：
    2.4
  • 作者：
    高大启;吉久明;龚家瑜
  • 通讯作者：
    龚家瑜
一种改进的最小二乘支持向量机及
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机工程与科学，2006, 28(2): 69-71
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    余艳芳;高大启
  • 通讯作者：
    高大启
一种基于傅里叶变换的RBF神经网
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机工程与科学，2005, 27(2): 47- 49
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    谢超;高大启
  • 通讯作者：
    高大启

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

高大启的其他基金

基于机器嗅觉的生物发酵过程在线检测与分析方法研究
  • 批准号：
    21176077
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
    60.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
面向大规模复杂气味质量分析的机器嗅觉实现方法研究
  • 批准号：
    60675027
  • 批准年份：
    2006
  • 资助金额：
    27.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
自然环境下计算机嗅觉技术实现方法研究
  • 批准号：
    60373073
  • 批准年份：
    2003
  • 资助金额：
    23.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
气味质量评定的嗅觉模拟方法研究
  • 批准号：
    60275017
  • 批准年份：
    2002
  • 资助金额：
    22.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准年份：
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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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