针对含有缺失值的观察性数据的因果推断方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    55万
  • 负责人：
    秦国友
  • 依托单位：
    复旦大学
  • 学科分类：
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2021
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2021至

项目摘要

结项摘要

项目成果

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其他文献

双变量响应模型在分析体质指数和年龄对心血管死亡的共同作用中的应用
  • DOI：
    10.3969/j.issn.1002-3674.2021.03.004
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    中国卫生统计
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    彭佳欢;张金玲;陈林利;许慧琳;李俊;秦国友
  • 通讯作者：
    秦国友
Robust Estimation in Generaliz
Generaliz 中的稳健估计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    秦国友;朱仲义
  • 通讯作者：
    朱仲义
女性出生体重与成年期高血压的关联及代际关联研究
  • DOI：
    10.16462/j.cnki.zhjbkz.2018.06.005
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    中华疾病控制杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    方圆;陈铭灵;方红;严玉洁;秦国友;姚保栋;Cecily Kelleher;徐望红
  • 通讯作者：
    徐望红
部分线性混合效应模型中方差分量的稳健估计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    应用概率统计
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    朱仲义;秦国友
  • 通讯作者：
    秦国友
部分线性混合效应模型中方差分量
  • DOI：
    10.1016/b978-0-12-809633-8.20642-0
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    应用概率统计 (已录用),（国内核心刊物）
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    秦国友;朱仲义
  • 通讯作者：
    朱仲义

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

秦国友的其他基金

含有复杂数据的亚组分析方法研究
  • 批准号：
    11871164
  • 批准年份：
    2018
  • 资助金额：
    47.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
含有缺失值的纵向数据回归模型的稳健推断
  • 批准号：
    11371100
  • 批准年份：
    2013
  • 资助金额：
    55.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于经验似然的纵向数据统计模型的稳健推断
  • 批准号：
    10801039
  • 批准年份：
    2008
  • 资助金额：
    17.0 万元
  • 项目类别：
    青年科学基金项目

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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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]
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