图模型的结构学习及因果推断

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    10771007
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    18.0万
  • 负责人：
    耿直
  • 依托单位：
    北京大学
  • 学科分类：
    A0402.统计推断与统计计算
  • 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

本研究主要探讨网络模型的结构学习方法和因果作用的统计评价方法，并应用于计算机科学，计算机网络，流行病学和医学中。在数据类型方面，我们提出多数据库的统计分析方法，并探索关系数据的网络图模型的分析方法。在网络结构学习方面，我们提出分解学习的方法，探索局部结构学习和整体合并的算法。在数据类型方面，我们探索离散数据和连续数据的混合型数据的统计分析方法。.探讨离散数据合并和网络结构学习同时进行的有效方法。在因果推断方面，我们利用因果网络研究非随机缺失数据的统计模型和统计推断方法。探讨因果网络的直接因果作用和间接因果作用和各种工具变量的准则。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（19）
专著数量（1）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（1）
专利数量（0）
A recursive method for structural learning of directed acyclic graphs?
有向无环图结构学习的递归方法？
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
Criteria for surrogate end points?
替代终点的标准？
  • DOI：
    10.1103/physrevd.89.071301
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
Review and prospect of the project of applied statistical methods.
应用统计方法项目的回顾与展望。
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
Sharp bounds on causal effects in case-control and cohort studies
病例对照和队列研究中因果效应的明显界限
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
贝叶斯网络和因果网络
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国计算机学会通讯，第5卷，第8期，2009，31-35。
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：

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  • 作者：
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其他文献

On delay tomography: fast algorithms and spatially dependent models
关于延迟断层扫描：快速算法和空间相关模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Signal Processing
  • 影响因子：
    5.4
  • 作者：
    Li Y;Zhu WP;耿直;Liu J
  • 通讯作者：
    Liu J
甘氨酸辅助合成BiOI及其模拟太阳光光催化性能研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    无机材料学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张磊;马国强;朱遂一;杨霞;耿直;霍明昕
  • 通讯作者：
    霍明昕
铁泥溶剂热法制备磁性材料及其在水溶液中对亚甲基蓝的吸附性
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    中国有色金属学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    方帅;刘志强;陈瑜;霍明昕;边德军;杨霞;耿直;朱遂一
  • 通讯作者：
    朱遂一
Identifiability of causal effects on a binary outcome within principal strata
主要层内二元结果因果效应的可识别性
  • DOI：
    10.1007/s11464-011-0127-8
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    Frontiers of Mathematics in China
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Yan; W.;Ding; P.;耿直;X. H. Zhou
  • 通讯作者：
    X. H. Zhou
Sufficient conditions for concluding surrogacy based on observed data
根据观察数据得出代孕结论的充分条件
  • DOI：
    10.1002/sim.4273
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    Statistics in Medicine
  • 影响因子：
    2
  • 作者：
    Wu Z. G.;He; P.;耿直
  • 通讯作者：
    耿直

其他文献

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耿直的其他基金

因果推断方法研究及在食品安全与生物医学中的应用
  • 批准号：
    11771028
  • 批准年份：
    2017
  • 资助金额：
    48.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
因果推断的统计方法
  • 批准号：
    11171365
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
    35.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
中国现场统计研究会学术会议
  • 批准号：
    10926182
  • 批准年份：
    2009
  • 资助金额：
    2.0 万元
  • 项目类别：
    数学天元基金项目
中医药学的现代统计方法与因果网络
  • 批准号：
    90209010
  • 批准年份：
    2002
  • 资助金额：
    23.0 万元
  • 项目类别：
    重大研究计划
应用统计
  • 批准号：
    19831010
  • 批准年份：
    1998
  • 资助金额：
    62.0 万元
  • 项目类别：
    重点项目
图模型和概率专家系统
  • 批准号：
    19571002
  • 批准年份：
    1995
  • 资助金额：
    9.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
不完全离散数据的统计分析方法和软件开发及其应用
  • 批准号：
    19001003
  • 批准年份：
    1990
  • 资助金额：
    1.8 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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  • 批准号：
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  • 财政年份：
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  • 项目类别：
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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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