代谢组学中的若干化学计量学新方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    20705024
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    18.0万
  • 负责人：
    陈开
  • 依托单位：
    同济大学
  • 学科分类：
    B0310.化学信息学与人工智能
  • 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

本申请提出代谢组学中的若干化学计量学新方法研究的课题。本课题是关于化学计量学的基础理论研究，针对代谢组学数据分析中存在的困难和挑战，从样本维存在有序性的角度挖掘更有价值的信息，提出新的变量变换方法应用于模式识别，并采用多层启发式优化算法改进线性规划方法对代谢途径进行描述、比对和预测。本课题将以处理高通量、高维的代谢组学数据为主线，利用非负矩阵分解等算法对样本维存在有序性的数据进行降维处理，抓住数据的有序特性，以得到具有实际生物、化学意义的代谢物动力学信息；进而通过Gauss变换，统计矩变换，利用核函数映射以及共识判别模型得到较为正确的非线性投影平面，以提高分类算法的准确性；在此基础上，深入研究代谢途径的描述方法，发展有效的打分函数以及高效的优化算法，应用于代谢途径的比对之中，并为代谢途径的预测提供有益的尝试。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（4）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Ovarian cancer classification based on dimensionality reduction for SELDI-TOF data
基于SELDI-TOF数据降维的卵巢癌分类
  • DOI：
    10.1186/1471-2105-11-109
  • 发表时间：
    2010-02
  • 期刊：
    BMC Bioinformatics
  • 影响因子：
    3
  • 作者：
    Tang, Kai-Lin;Li, Tong-Hua;Xiong, Wen-Wei;Chen, Kai
  • 通讯作者：
    Chen, Kai
Selectivity optimization in green chromatography by gradient stationary phase optimized selectivity liquid chromatography
通过梯度固定相优化选择性液相色谱对绿色色谱进行选择性优化
  • DOI：
    10.1016/j.chroma.2010.09.029
  • 发表时间：
    2010-11-12
  • 期刊：
    JOURNAL OF CHROMATOGRAPHY A
  • 影响因子：
    4.1
  • 作者：
    Chen, Kai;Lynen, Frederic;Sandra, Pat
  • 通讯作者：
    Sandra, Pat
Direct decomposition of three-way arrays using a non-negative approximation
使用非负近似直接分解三路数组
  • DOI：
    10.1016/j.talanta.2010.09.035
  • 发表时间：
    2010-12-15
  • 期刊：
    TALANTA
  • 影响因子：
    6.1
  • 作者：
    Sun, Jiangming;Li, Tonghua;Zhu, Li
  • 通讯作者：
    Zhu, Li
Local combinational variables: an approach used in DNA-binding helix-turn-helix motif
局部组合变量：DNA 结合螺旋-转角-螺旋基序中使用的方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Nucleic Acids Research
  • 影响因子：
    14.9
  • 作者：
    陈开
  • 通讯作者：
    陈开

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ patent.updateTime }}

其他文献

基于大孔树脂的黄芪中黄芪甲苷提取液纯化工艺研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    中国中医急症
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈开;周静;李敏;张宇燕;金伟锋;李晓红;虞立
  • 通讯作者：
    虞立
工业以太网控制系统中网络节点位置信息自动绑定协议研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈开;秦元庆;於光灿;周纯杰
  • 通讯作者：
    周纯杰
多肽保留时间预测的研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机与应用化学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    唐凯临;李通化;陈开
  • 通讯作者：
    陈开

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败，请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题，我已根据课题信息分析并撰写以下内容，帮您拓宽课题思路：

AI项目思路

AI技术路线图

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者：{{ showInfoDetail.author }}

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]
关闭
close
客服二维码