含假结的RNA折叠结构预测算法及复杂性研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61672328
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    63.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0213.生物信息计算与数字健康
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

The project aims at the special subject of algorithm and the computational complexity for RNA folding structure prediction including pseudoknots. Based on RNA folding structure model, pseudoknotted model,Probabilistically Checkable Proof,the theory and method of the approximation algorithm, and theirs computational complexity,it is the important method for predicting RNA pseudoknotted structure which is NP-hard problem in theory, the method is nichetargeting and essential. The research content of the project comprises RNA structure modeling, pseudoknots structure modeling,RNA stem modeling,the theory and technology of approximation algorithms,randomized algorithms,parameter optimal,combinatoral optimization. the approximation algorithms is a kind of essential method for solving NP-hard problem,the technical route of the suject is for calculating possible RNA pseudoknotted structures which are folded by base pairings, through the theory and technique of approximation algorithm, randomized algorithm,analyze the computational complexity, and solve the puzzle of higher time complexity, space complexity and lower predicting accuracy by dynamic programing algorithms.The research goal is to design the rapid and effective approximation algorithms for NP-hard problem of RNA pseudoknotted structure prediction, and break through the specific research method of limit pseudoknotted types. The research will enrich the theory and methods of approximation algorithm for RNA pseudoknotted structure prediction, and effectively solve some important frontier problems of RNA pseudoknotted structure prediction.
本项目针对含假结的RNA折叠结构预测算法及复杂性专题开展研究。基于RNA折叠结构模型、假结模型、PCP、近似算法及其计算复杂性理论和方法,是对RNA假结结构预测这一理论上是NP困难问题,具有针对性和本质性研究的重要手段。研究内容主要包括RNA结构建模、假结结构建模、茎环结构建模、近似算法、随机算法、参数优化理论、组合优化理论和技术等。针对近似算法是处理NP困难问题的一种本质方法,课题采取的技术路线包括通过近似算法、随机算法理论与技术来计算RNA碱基序列折叠配对可能产生的RNA假结结构,分析计算复杂性,解决采用动态规划算法时间复杂度和空间复杂度高而预测准确性不高的困惑。研究目标是针对若干NP困难RNA假结结构预测问题,设计快速有效的近似算法,突破过去对假结类型限制而采用的特定研究设计方法。项目研究将丰富RNA假结结构预测近似算法理论和方法,有效解决RNA假结结构预测算法及计算复杂性前沿问题。

结项摘要

1、项目背景:随着21世纪初人类基因组计划(HGP)的完成,人类进入后基因时代,HGP的成功极大促进了生物信息学和计算生物学学科的发展。RNA 在遗传信息从DNA 表达为蛋白质过程中起转录作用,RNA 结构预测,特别是含假接的RNA折叠结构预测研究是当今学术界研究热点。预测中也存在准确度不高,特异性和敏感性仍需改进,预测算法时空复杂度不理想等问题。2、主要研究内容:包含假结的RNA结构预测问题被证明是NP 完全问题,主要包括RNA结构建模、假结结构建模、茎环结构建模、近似算法、随机算法、参数优化理论、组合优化理论和技术等。针对近似算法是处理NP困难问题的一种本质方法,课题采取的技术路线包括通过近似算法、随机算法理论与技术来计算RNA碱基序列折叠配对可能产生的RNA假结结构,分析计算复杂性,解决采用动态规划算法时间复杂度和空间复杂度高而预测准确性不高的困惑。3、重要结果、关键数据:(1)建立了RNA假接模型、茎环模型、能量模型,设计了包含任意假结的RNA 结构预测计算最大堆叠数问题的多项式时间近似算法.(2)利用随机算法和PCP理论与技术,分析了含交叉快的计算最大堆叠数问题的计算复杂性和不可近似性(3)对RNA假结结构预测问题中的限制性计算堆叠数和堆叠基对数问题,设计了精确求解的确定型算法,分析了该类问题精确求解的时间复杂性和空间复杂性上界,提高了预测的准确度和精确度。(4)通过典型的RNA数据库实验,提高了RNA结构预测算法的效率,验证了计算最大堆叠数算法,堆叠基对数的算法和交叉快算法的有效性,提高预测算法的特异性、敏感性和准确度。4、科学意义:项目研究可促进RNA 结构预测理论在计算实践中,特别是在生物制药,疫苗研发及健康医学行业的应用。在获知生物分子的生物学功能(如2020年在全球肆虐的新型冠状病毒就是RNA病毒),为寻找非编码RNA 基因,也为了解密RNA病毒机理和靶向核糖核酸药物研制,揭开RNA 编码秘密,探索生命起源、进化和人类健康防护具有重要意义。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(2)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(10)
专利数量(2)
The Computing Algorithm of Barrier Tree Based on the Basin Hopping Graph in RNA Structure
基于RNA结构中盆地跳跃图的屏障树计算算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019-01
  • 期刊:
    Transactions on Mass-Data Analysis of Images and Signals
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘振栋;Gang Li;Patrick Wang
  • 通讯作者:
    Patrick Wang
MILP-Based Differential Cryptanalysis on Round-Reduced Midori64
基于 MILP 的基于轮数缩减的 Midori64 的差分密码分析
  • DOI:
    10.1109/access.2020.2995795
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    赵洪銮;Han Guoyong;Wang Letian;Wang Wen
  • 通讯作者:
    Wang Wen
Improved Predicting Algorithm of RNA Pseudoknotted Structure
RNA假结结构预测算法的改进
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    International Journal of Computational Science and Engineering
  • 影响因子:
    2
  • 作者:
    刘振栋;朱大铭;戴琼海
  • 通讯作者:
    戴琼海
Predicting Model and Algorithm in RNA Folding Structure Including Pseudoknots
包括假结在内的 RNA 折叠结构的预测模型和算法
  • DOI:
    10.1142/s0218001418510059
  • 发表时间:
    2018-06
  • 期刊:
    International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence
  • 影响因子:
    1.5
  • 作者:
    刘振栋;朱大铭;戴琼海
  • 通讯作者:
    戴琼海
New Algorithms in RNA Structure Prediction Based on BHG
基于BHG的RNA结构预测新算法
  • DOI:
    10.1142/s0218001420500317
  • 发表时间:
    2020-05
  • 期刊:
    International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence
  • 影响因子:
    1.5
  • 作者:
    刘振栋;Gang Li;Jun S Liu
  • 通讯作者:
    Jun S Liu

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其他文献

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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