项目名称: 基于脉冲神经膜系统的细胞核输出信号识别方法研究

项目编号: No.61502535

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2016

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 王珣

作者单位: 中国石油大学(华东)

项目金额: 20万元

中文摘要: 利用高性能计算模型从大规模生物数据中识别细胞核输出信号是计算生物学研究的重要科学问题之一。脉冲神经膜系统是受人类大脑神经元以脉冲方式传递信息的生物功能启发得到的分布式并行神经计算模型,具有计算性能可观、计算效率高、系统扩展性强等优点。本项目研究基于脉冲神经膜系统的细胞核输出信号识别方法,旨在充分发挥脉冲神经膜系统的计算高效性和并行性,为快速准确地识别细胞核输出信号提供新方法,主要研究内容包括:(1)建立处理生物数据的脉冲神经膜系统;(2)发展基于生物数据的脉冲神经膜系统训练方法;(3)利用编程语言和并行元器件实现细胞核输出信号识别方法,并将其应用于细胞核输出信号识别。这方面研究成果可为发展高性能、高并行性、高容错性的神经计算装置提供新模型,也可为从大规模数据中快速准确地识别细胞核输出信号提供新方法,还可为靶标蛋白设计、疾病基因信号识别和分子诊疗提供理论支持。

中文关键词: 细胞核输出信号;模体识别;膜计算;脉冲神经膜系统

英文摘要: Using high-performance computing models to identify nuclear export signals is one of the hot and important scientific researching topics in computational biology. Spiking neural P systems (shortly called SN P systems) are a class of distributed and parallel neural-like computing models, which are inspired from the way of neurons in human brain communicating with each other by means of spikes. SN P systems have powerful computability, high computational efficiency and well scalability. In this project, we focus on the research of developing methods of using SN P systems to identify nuclear export signals. The main contents are as follows: (1) constructing new variants of SN P systems, which take biological data as data structure; (2) developing training algorithms for SN P systems to solve biological data; (3) using programmable languages and parallel computing devices to simulate the obtained nuclear export signals identifying algorithms and using the obtained method to predict nuclear export signals from huge biological sequences data. The expected researching results can provide new candidates in designing high-performance, high parallel, high fault-tolerant neural-like computing models and new efficient algorithms to identify and predict nuclear export signals. The obtained results will also give theoretical support to design target protein for regulating disease signals, identify genetic disease signals and disease diagnosis and treatment in molecular level.

英文关键词: Nuclear export signal;Motif finding;Membrane computing;Spiking neural P system

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

「知识蒸馏」最新2022研究综述
专知会员服务
120+阅读 · 2022年3月20日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年8月24日
深度学习模型终端环境自适应方法研究
专知会员服务
32+阅读 · 2020年11月13日
【Cell 2020】神经网络中的持续学习
专知会员服务
59+阅读 · 2020年11月7日
【ICML2020Tutorial】机器学习信号处理,100页ppt
专知会员服务
111+阅读 · 2020年8月15日
神经网络,凉了?
CVer
2+阅读 · 2022年3月16日
一文带你了解语音信号处理技术
PaperWeekly
9+阅读 · 2022年1月26日
深度学习预测蛋白质-蛋白质相互作用
机器之心
5+阅读 · 2022年1月15日
卷积神经网络数学原理解析
算法与数学之美
19+阅读 · 2019年8月23日
深度学习的图像修复
AI研习社
21+阅读 · 2019年3月28日
脉冲神经网络,下一代机器学习?
专知
12+阅读 · 2018年1月13日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月17日
Arxiv
10+阅读 · 2020年11月26日
Arxiv
35+阅读 · 2020年1月2日
小贴士
相关VIP内容
「知识蒸馏」最新2022研究综述
专知会员服务
120+阅读 · 2022年3月20日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年8月24日
深度学习模型终端环境自适应方法研究
专知会员服务
32+阅读 · 2020年11月13日
【Cell 2020】神经网络中的持续学习
专知会员服务
59+阅读 · 2020年11月7日
【ICML2020Tutorial】机器学习信号处理,100页ppt
专知会员服务
111+阅读 · 2020年8月15日
相关资讯
神经网络,凉了?
CVer
2+阅读 · 2022年3月16日
一文带你了解语音信号处理技术
PaperWeekly
9+阅读 · 2022年1月26日
深度学习预测蛋白质-蛋白质相互作用
机器之心
5+阅读 · 2022年1月15日
卷积神经网络数学原理解析
算法与数学之美
19+阅读 · 2019年8月23日
深度学习的图像修复
AI研习社
21+阅读 · 2019年3月28日
脉冲神经网络,下一代机器学习?
专知
12+阅读 · 2018年1月13日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员