天体光谱自动处理技术与软件实现

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60773040
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    29.0万
  • 负责人：
    吴福朝
  • 依托单位：
    中国科学院自动化研究所
  • 学科分类：
    F0214.新型计算及其应用基础
  • 结题年份：
    2010
  • 批准年份：
    2007
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2008-01-01 至2010-12-31

项目摘要

本课题旨在深入探索研究海量天体光谱数据计算机自动处理中的一些关键技术问题。研究内容包括：(1）光谱类型的自动识别,主要包括恒星、正常星系和活动星系的识别；（2）光谱红移参数的自动测量，主要包括正常星系和活动星系的红移参数测量；（3）恒星光谱基本物理参量（表面有效温度、重力加速度和化学丰度）的自动测量。研究目的是为光谱自动处理提供关键算法，并在算法研究基础上，构建一个天体光谱数据自动处理的软件系统，该软件系统可靠实现光谱数据分类、红移参数自动测量和恒星基本物理参量自动测量等功能。本项目的研究成果，不论是对国际范围内光谱数据的有效利用，还是对整个天文学研究都必将产生较大和持久的影响。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（6）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（1）
专利数量（0）
Automated spectral classification using template matching
使用模板匹配进行自动光谱分类
  • DOI：
    10.1088/1674-4527/9/3/009
  • 发表时间：
    2009-03
  • 期刊：
    Research in Astronomy and Astrophysics
  • 影响因子：
    1.8
  • 作者：
    Wu, Fu-Chao;Duan, Fu-Qing;Zhou, Ming-Quan;Guo, Ping;Liu, Rong
  • 通讯作者：
    Liu, Rong
Redshift estimation of galaxy spectra based on similarity measure
基于相似性测度的星系光谱红移估计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Spectroscopy and Spectral Analysis
  • 影响因子：
    0.7
  • 作者：
    Liu Rong;Qiao Xue-jun;Duan Fu-qing
  • 通讯作者：
    Duan Fu-qing
A method of searching for supernova candidates from massive galaxy spectra
一种从大质量星系光谱中寻找超新星候选者的方法
  • DOI：
    10.1007/s11433-010-4126-7
  • 发表时间：
    2010-09
  • 期刊：
    SCIENCE CHINA-PHYSICS MECHANICS & ASTRONOMY
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Tu LiangPing;Luo ALi;Wu FuChao;Zhao YongHeng
  • 通讯作者：
    Zhao YongHeng
Reducing the Searching Range of Supernova Candidates Automatically in a Flood of Spectra of Galaxies
在大量星系光谱中自动缩小候选超新星的搜索范围
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Spectroscopy and Spectral Analysis
  • 影响因子：
    0.7
  • 作者：
    Wu Fu-chao;Tu Liang-ping;Zhao Yong-heng;Luo A-li
  • 通讯作者：
    Luo A-li
New supernova candidates from the SDSS-DR7 spectral survey
SDSS-DR7 光谱调查中的新超新星候选者
  • DOI：
    10.1088/1674-4527/9/6/002
  • 发表时间：
    2009-02
  • 期刊：
    Research in Astronomy and Astrophysics
  • 影响因子：
    1.8
  • 作者：
    Wu, Chao;Wu, Fu-Chao;Tu, Liang-Ping;Zhao, Yong-Heng;Luo, A-Li
  • 通讯作者：
    Luo, A-Li

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其他文献

LAMOST类星体[OIII]线附近天光背景扣除
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  • 通讯作者：
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内积能量与边缘检测
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
    王志衡;吴福朝;WANG Zhi-Heng;WU Fu-Chao
  • 通讯作者：
    WU Fu-Chao
Independent Number of Kruppa C
克虏伯 C 的独立数
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 作者：
    胡占义*;吴毅红;吴福朝;马颂
  • 通讯作者：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 作者：
    张强;吴福朝;Zhang Qiang;Wu Fuchao
  • 通讯作者：
    Wu Fuchao
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的欧几里得重建
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  • 发表时间：
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  • 作者：
    吴毅红*;王光辉;吴福朝;胡占
  • 通讯作者：
    胡占

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相似国自然基金

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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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