基于反馈神经网络原理对流行性出血热流行趋势及流行规律的研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    30771860
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    28.0万
  • 负责人：
    周宝森
  • 依托单位：
    中国医科大学
  • 学科分类：
    H3009.传染病流行病学
  • 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

近年来，流行性出血热的流行状况出现了新的变化，老疫区发病率持续升高，新疫区不断出现，流行强度不断增加，有可能在更广泛的地域内出现新的流行高峰。如果在疾病流行发生前，根据人间监测数据及媒介生物方面的信息数据等，对疾病的流行趋势、流行强度做出准确的预测、预报，采取相应的预防、控制措施，就能达到早期控制疫情的目的，使疫情灾害降到最低、损失最小。本研究拟通过收集、比较、分析该病新、老疫区中人群发病与媒介生物等方面的信息数据，应用反馈神经网络原理，利用系统数据的自学习过程，平滑燥声、减小残差的功能，逼近函数真值，仿真该病的流行过程和发病趋势，建立不同时、空的神经网络发病预测模型，预测流行性出血热在不同时、空的发病情况，认识其流行特征与流行规律。该研究对防控流行性出血热鼠间和人间疫情流行，保护人民群众的生命健康有着重要意义，为制订流行性出血热的防制措施提供理论依据。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（12）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
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专利数量（0）
Investigating the effects of climatic variables and reservoir on the incidence of hemorrhagic fever with renal syndrome in Huludao City, China: a 17-year data analysis based on structure equation model
葫芦岛市气候变量和水库对肾综合征出血热发病的影响：基于结构方程模型的17年数据分析
  • DOI：
    10.1186/1471-2334-9-109
  • 发表时间：
    2009-07-08
  • 期刊：
    BMC INFECTIOUS DISEASES
  • 影响因子：
    3.7
  • 作者：
    Guan, Peng;Huang, Desheng;Zhou, Baosen
  • 通讯作者：
    Zhou, Baosen
Bayes判别分析在肾综合征出血热发病预测研究中的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国媒介生物学及控制杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    黄德生;吴伟;周宝森;沈铁峰;关鹏
  • 通讯作者：
    关鹏
3种模型在肾综合征出血热发病率拟合预测中的比较研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国医科大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李雪莲;梁会营;周宝森;王萍;郭军巧
  • 通讯作者：
    郭军巧
GM(1,1)灰色模型和ARIMA模型在HFRS发病率预测中的比较研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国医科大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    郭军巧;关鹏;吴伟;周宝森
  • 通讯作者：
    周宝森
基于支持向量机的肾综合征出血热疫情预测
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国媒介生物学及控制杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    沈铁峰;周宝森;吴伟;关鹏;黄德生
  • 通讯作者：
    黄德生

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其他文献

应用ARIMA-GRNN模型对肾综合征出血热发病率时间序列数据的预测研究
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    中国卫生统计
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    郭军巧;安淑一;关鹏;周宝森
  • 通讯作者：
    周宝森
应用时间序列模型预测辽宁省麻疹疫情
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    中国卫生统计
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    韩悦;吴伟;方兴;周宝森
  • 通讯作者：
    周宝森
SARIMA模型在肾综合征出血热发病率预测中的应用
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    数学的实践与认识
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    郭海强;关鹏;吴伟;沈铁峰;黄德生;周宝森
  • 通讯作者：
    周宝森
携带HBsAg孕妇产前注射HBIG阻断宫内传播的Meta分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    中华疾病控制杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    韩悦;王作虪;吴伟;周宝森
  • 通讯作者：
    周宝森
甲型肝炎风险预测中Apriori关联规则应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国公共卫生
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    关鹏;黄德生;曲波;何苗;周宝森
  • 通讯作者：
    周宝森

其他文献

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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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