食品环境与肥胖相关慢性疾病的关联性特征探索-人工智能技术的预防医学应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81903277
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H3001.环境卫生
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

With China's significant development of social economy and the abundance of people's material life, the morbidity of chronic diseases has been increasing dramatically. Thus, environmental factor, especially food environment has become a new direction of academic focus in chronic disease and obesity prevention study area. The dietary pattern and food shopping/preparing process in China has its own characteristics that are completely different from western countries. Within the last five years, the blooming online-to-offline food delivery industry (O2O) also brings great impacts on population health.Such impacts are still lack of attention from scientific fields. Therefore, study on the changes of food environment in China and its influence on public health is essentially important. .This project will recruit participants from the follow-up study of Xihu cohort in 2020, and collect data from the customize designed health wristband for one month combine with. Machine learning technology will be applied to analyze the structured data and explore the interaction effects between food environment and obesity related chronic diseases. Results of this study will be provided to the city government with recommendations of future urban planning, and fill the gap in related academic fields.
随着社会经济的快速发展及物质生活的极大丰富,我国慢性疾病患病率也呈现爆发式的增长。因此,环境因素,尤其是食品环境因素近些年逐渐成为了研究和控制肥胖流行的新方向和新热点。中国人的饮食习惯、食品购买、食物准备有其独有的特点,且与西方地区差异极大。近五年来,食品外卖服务行业的兴起和迅速扩张对人群健康的影响巨大,并极度缺乏相关研究。因此,在我国食品环境不断变化的当下研究其发展情况和其对公共健康的影响就显得至关重要。.本项目将基于申请人项目组在2020年进行的西湖队列区随访项目,通过人工智能健康手环进行为期一个月的健康监测,随后结合已有的GIS定位西湖区食品供应地点定位和调查结果,与同一地理区域内队列研究收集到的结构性健康数据进行统计学分析,从而探究食品环境与肥胖相关慢性病之间的交互影响,为政府的未来城市规划提供建议,也为后续同领域更加细致的学术研究打下基础。

结项摘要

随着社会经济的快速发展及物质生活的极大丰富,我国慢性疾病患病率也呈现爆发式的增长。因此 ,环境因素,尤其是食品环境因素近些年逐渐成为了研究和控制肥胖流行的新方向和新热点。中国人 的饮食习惯、食品购买、食物准备有其独有的特点,且与西方地区差异极大。近五年来,食品外卖服 务行业的兴起和迅速扩张对人群健康的影响巨大,并极度缺乏相关研究。因此,在我国食品环境不断 变化的当下研究其发展情况和其对公共健康的影响就显得至关重要。.本项目将基于申请人项目组在2020年进行的西湖队列区随访项目,通过人工智能健康手环进行为期 一个月的健康监测,随后结合已有的GIS定位西湖区食品供应地点定位和调查结果,与同一地理区域内 队列研究收集到的结构性健康数据进行统计学分析,从而探究食品环境与肥胖相关慢性病之间的交互 影响,为政府的未来城市规划提供建议,也为后续同领域更加细致的学术研究打下基础。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

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其他文献

其他文献

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相似国自然基金

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相似海外基金

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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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