基于图形表示的生物序列(模型)深度学习与分析

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    12171434
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    51万
  • 负责人：
    李重
  • 依托单位：
    浙江理工大学
  • 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

基于心肺相关理论对当归补血汤防治放射性肺损伤的理论探讨
  • DOI：
    10.13192/j.issn.1000-1719.2017.10.020
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    辽宁中医杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李重;雷章;卢宏达;孔庆志
  • 通讯作者：
    孔庆志
基于特征保持的三维模型四面体化及优化
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    软件学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王君良;李重;金小刚;马利庄
  • 通讯作者：
    马利庄
基于络病理论对放射性肺损伤的理论探讨
  • DOI：
    10.13193/j.issn.1673-7717.2017.08.019
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    中华中医药学刊
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李重;肖啸;雷章;吴洪斌;卢宏达;孔庆志
  • 通讯作者：
    孔庆志
Skinning Mesh Algorithm Improvement Based on Double Weights
基于双权重的蒙皮网格算法改进
  • DOI：
    10.12785/amis/072l23
  • 发表时间：
    2013-06
  • 期刊：
    Applied Mathematics & Information Sciences
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李重
  • 通讯作者：
    李重
基于近似最短路径的三维人体尺寸提取
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    纺织学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    宋红星;李重;倪慧;高军;彭陈松
  • 通讯作者：
    彭陈松

其他文献

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  • 作者：
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AI项目思路

AI技术路线图

李重的其他基金

基于图形表示的生物序列（模型）深度学习与分析
  • 批准号：
    12171434
  • 批准年份：
    2021
  • 资助金额：
    51 万元
  • 项目类别：
    面上项目
虚拟试衣几何造型中的个性化人体重建与质感服装仿真研究
  • 批准号：
    11671009
  • 批准年份：
    2016
  • 资助金额：
    48.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于特征增强的数字服装虚拟试衣关键问题研究
  • 批准号：
    51075421
  • 批准年份：
    2010
  • 资助金额：
    30.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
三维网格模型的非真实感绘制若干理论问题研究
  • 批准号：
    60903143
  • 批准年份：
    2009
  • 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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相似海外基金

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  • 项目类别：
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作者：{{ showInfoDetail.author }}

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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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