面向蛋白相互作用关系的网络建模和分析

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60673016
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    24.0万
  • 负责人：
    王飞
  • 依托单位：
    复旦大学
  • 学科分类：
    F0214.新型计算及其应用基础
  • 结题年份：
    2009
  • 批准年份：
    2006
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2007-01-01 至2009-12-31

项目摘要

本项目将基于国内外公开提供的生物数据库，提出新的计算机方法和理论以便在蛋白质组层次构建蛋白-蛋白相互作用网络。重点研究(1)多个数据库的集成方法，提出从含有噪音比例各异的不完备数据中进行加权集成的方法和反馈更新权重的方法；(2)蛋白相互作用和诸多相关特征之间的关系，应用集成学习方法和半监督学习思想研究特征之间的独立/依赖关系，依据和蛋白相互作用相关的强弱程度提出对特征进行加权的集成预测方法；(3)域相互作用的识别和应用，整合性应用多种机器学习方法，突破多事例学习要求"事例"之间相互独立的限制，和解决"包"中的部分"事例"有标签这个难题；(4)网络基序识别算法，以高效地发现网络基序，并应用于新的蛋白功能确定和相互作用网络的构建；(5)在上述研究基础上，研制自主的软件分析平台并进行实际应用。.本项目研究将首先应用于酵母相关数据以验证所提出的理论和方法的有效性，并进一步应用于其它细胞和组织。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（5）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（7）
专利数量（0）
Comparative study of computational methods to detect the correlated reaction sets in biochemical networks
生化网络中相关反应集检测计算方法的比较研究
  • DOI：
    10.1093/bib/bbp068
  • 发表时间：
    2011-03
  • 期刊：
    Briefings in Bioinformatics
  • 影响因子：
    9.5
  • 作者：
    Wang Fei
  • 通讯作者：
    Wang Fei
KemaDom: a web server for domain prediction using kernel machine with local context.
KemaDom：使用具有本地上下文的内核机器进行域预测的 Web 服务器
  • DOI：
    10.1093/nar/gkl331
  • 发表时间：
    2006-07-01
  • 期刊：
    Nucleic acids research
  • 影响因子：
    14.9
  • 作者：
    Chen L;Wang W;Ling S;Jia C;Wang F
  • 通讯作者：
    Wang F
Analysis on relationship between extreme pathways and correlated reaction sets.
极端路径与相关反应集关系分析
  • DOI：
    10.1186/1471-2105-10-s1-s58
  • 发表时间：
    2009-01-30
  • 期刊：
    BMC bioinformatics
  • 影响因子：
    3
  • 作者：
    Xi Y;Chen YP;Cao M;Wang W;Wang F
  • 通讯作者：
    Wang F
生物过程的数学方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机科学与探索
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王飞;奚燕萍;唐音;陆汝钤
  • 通讯作者：
    陆汝钤

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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    陈旭林

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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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