生物信息学与最优化方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    10631070
  • 项目类别：
    重点项目
  • 资助金额：
    125.0万
  • 负责人：
    章祥荪
  • 依托单位：
    中国科学院数学与系统科学研究院
  • 学科分类：
    A0405.连续优化
  • 结题年份：
    2010
  • 批准年份：
    2006
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2007-01-01 至2010-12-31

项目摘要

生物信息学是当前国际上生命科学和数学、信息科学交叉的研究热点和前沿领域。由于生物的进化过程是一个遗传优化的过程，所以优化模型在生命现象的数学模型建立中起到了主要作用，最优化算法与数据挖掘方法相结合在生物信息学的研究中具有举足轻重的地位。本项目主要应用优化方法及其他数据挖掘方法包括组合数学、图论、支持向量机等研究当前生物信息学中最受关注的若干重要问题，如系统生物学（基因调控网络）、蛋白质组学、蛋白质结构与功能预测、DNA序列中操纵子识别、祖先功能基因组预测等，建立适合生物信息学特点的数学模型，设计能满足大规模生物信息处理的高效算法，为有效地解决生物信息学领域的问题提供强有力的支持。通过研究中提出的对优化理论和算法的挑战性问题，提炼出优化理论问题，例如NP-难问题的近似理论，复杂系统的运筹学模型，启发式算法以及支持向量机、人工神经网络的有关理论问题。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（60）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（25）
专利数量（0）
Editorial
社论
  • DOI：
    10.1016/s1361-3723(20)30046-4
  • 发表时间：
    2020-05-27
  • 期刊：
    Computer Fraud & Security
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Mansfield-Devine S
  • 通讯作者：
    Mansfield-Devine S
Remarks on Network Community Properties
网络社区属性备注
  • DOI：
    10.1007/s11424-008-9140-8
  • 发表时间：
    2008-11
  • 期刊：
    系统科学与复杂性学报(英文版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Qiu, Yuqing;Wang, Jiguang;Wang, Ruisheng;Zhang, Xiangsun
  • 通讯作者：
    Zhang, Xiangsun
Self-organizing map approaches for the haplotype assembly problem
单倍型组装问题的自组织图谱方法
  • DOI：
    10.1016/j.matcom.2009.01.021
  • 发表时间：
    2009-06
  • 期刊：
    Mathematics and Computers in Simulation
  • 影响因子：
    4.6
  • 作者：
    Chen, Luonan;Wu, Ling-Yun;Wang, Rui-Sheng;Zhang, Xiang-Sun;Li, Zhenping
  • 通讯作者：
    Li, Zhenping
Cross-platform method for identifying candidate network biomarkers for prostate cancer
识别前列腺癌候选网络生物标志物的跨平台方法
  • DOI：
    10.1049/iet-syb.2008.0168
  • 发表时间：
    2009-11-01
  • 期刊：
    IET SYSTEMS BIOLOGY
  • 影响因子：
    2.3
  • 作者：
    Jin, G.;Zhou, X.;Wong, S. T. C.
  • 通讯作者：
    Wong, S. T. C.
Inferring transcriptional regulatory networks from high-throughput data
从高通量数据推断转录调控网络
  • DOI：
    10.1093/bioinformatics/btm465
  • 发表时间：
    2007-11-15
  • 期刊：
    BIOINFORMATICS
  • 影响因子：
    5.8
  • 作者：
    Wang, Rui-Sheng;Wang, Yong;Chen, Luonan
  • 通讯作者：
    Chen, Luonan

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其他文献

运筹学在复杂网络社团结构分析中的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    运筹与管理
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    章祥荪
  • 通讯作者：
    章祥荪
Predictor-Corrector smoothing
预测校正器平滑
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张菊亮﹡;章祥荪;苏永美
  • 通讯作者：
    苏永美
基于动态系统的网络社团线性探测算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    中国科学:数学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李慧嘉;严冠;刘志东;李桂君;章祥荪
  • 通讯作者：
    章祥荪
Capacitated facility location
具备能力的设施位置
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    吴凌云﹡;章祥荪;张菊亮
  • 通讯作者：
    张菊亮
非负矩阵分解:模型、算法和应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    重庆师范大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    章祥荪;张忠元
  • 通讯作者：
    张忠元

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章祥荪的其他基金

第10届运筹学及其应用国际研讨会
  • 批准号：
    11126013
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
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  • 项目类别：
    数学天元基金项目
复杂网络中的优化问题及其在系统生物学中的应用
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    11131009
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
    220.0 万元
  • 项目类别：
    重点项目
第9届运筹学及其应用国际研讨会
  • 批准号：
    11026017
  • 批准年份：
    2010
  • 资助金额：
    5.0 万元
  • 项目类别：
    数学天元基金项目
从生物分子网络中挖掘功能模块和生物通路的模型与算法研究
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    60873205
  • 批准年份：
    2008
  • 资助金额：
    34.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
运筹学及其应用国际研讨会
  • 批准号：
    A0524621
  • 批准年份：
    2005
  • 资助金额：
    3.0 万元
  • 项目类别：
    专项基金项目
运筹学在生物信息学若干问题上的应用
  • 批准号：
    10471141
  • 批准年份：
    2004
  • 资助金额：
    24.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
数学天元基金I
  • 批准号：
    10126036
  • 批准年份：
    2001
  • 资助金额：
    200.0 万元
  • 项目类别：
    数学天元基金项目
数学天元基金I
  • 批准号：
    10026001
  • 批准年份：
    2000
  • 资助金额：
    200.0 万元
  • 项目类别：
    数学天元基金项目
数学天元基金
  • 批准号：
    19926001
  • 批准年份：
    1999
  • 资助金额：
    200.0 万元
  • 项目类别：
    数学天元基金项目
人工神经网络在优化预测中的应用及理论分析
  • 批准号：
    69574034
  • 批准年份：
    1995
  • 资助金额：
    8.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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  • 项目类别：
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相似海外基金

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知道了

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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