社交媒体多圈层谣言传播模型及多模态识别阻断研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    72074060
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    48万
  • 负责人：
    于光
  • 依托单位：
    哈尔滨工业大学
  • 学科分类：
    G0409.公共安全与应急管理
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2020
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2020至

项目摘要

结项摘要

项目成果

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专著数量（0）
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其他文献

控制科技期刊发表时滞的适度存稿量策略
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国科技期刊研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    于光;李一军;程志芬
  • 通讯作者：
    程志芬
大田软海绵酸液相色谱串联质谱检测方法的研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国卫生检验杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    孟宪梅;周玉;张代辉;于光;卢士英;柳增善;任洪林
  • 通讯作者：
    任洪林
The growing model of online communication network based on structural classification
基于结构分类的在线通信网络生长模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    Advances in Information Sciences and Service Sciences
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    万克峰;于光
  • 通讯作者：
    于光
纳米科学的学科交叉模式演变研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    哈尔滨工业大学学报(社会科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    于田;王名扬;于光
  • 通讯作者：
    于光
cDNA-AFLP比较当归早薹基因转录差异反应体系的建立
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    生物技术通报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    何子清;于光;宋秉生;段金廒
  • 通讯作者：
    段金廒

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

于光的其他基金

虚假信息跨平台传播模型和关键路径管控方法研究
  • 批准号：
    72374056
  • 批准年份：
    2023
  • 资助金额：
    41 万元
  • 项目类别：
    面上项目
社交媒体抑郁症人群的分级识别及在线干预系统研究
  • 批准号：
    71774041
  • 批准年份：
    2017
  • 资助金额：
    48.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
群体性突发事件的动态模糊粗糙集预警模型研究
  • 批准号：
    71171068
  • 批准年份：
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  • 资助金额：
    44.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
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  • 批准号：
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  • 批准年份：
    2009
  • 资助金额：
    25.0 万元
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    面上项目
科技期刊系统出版延时的控制方法及其对科技发展影响的科学计量评价
  • 批准号：
    70571020
  • 批准年份：
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  • 资助金额：
    16.5 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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  • 批准年份：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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相似海外基金

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  • 项目类别：
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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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