生物探索
编者按
自今年2月以来，国家自然科学基金委员会官网相继发布了12个“重大研究计划”2016年度项目指南，其中与生物医学相关的项目共8个。指南明确了各“重大研究计划”的科学目标、2016年度拟资助研究方向、2016年度资助计划、申报要求及注意事项等内容。
自今年2月以来，国家自然科学基金委员会官网相继发布了12个“重大研究计划”2016年度项目指南，其中与生物医学相关的项目共8个，具体见下表：
信息来源：国家自然科学基金委员会（按发布时间排序）
何为“重大研究计划”？
据悉，国家自然科学基金委员会于2001年开始试点实施《国家自然科学基金重大研究计划》。该计划是针对国家重大战略需求和重大科学前沿两类核心基础科学问题，结合我国具有基础和优势的领域进行重点部署，凝聚优势力量，形成具有相对统一目标或方向的项目群，并加强关键科学问题的深入研究和集成，以实现若干重点领域和重要方向的跨越发展。
重大研究计划项目分为“培育项目”、“重点支持项目”和“集成项目”3类。“培育项目”的资助期限一般为3年，“重点支持项目”的资助期限一般为4年，“集成项目”的资助期限由各重大研究计划指导专家组根据实际需要确定。
12个“重大研究计划”2016年度项目指南发布
截止到笔者统计时（7月15日），国家自然科学基金委员会官网共发布了12个“重大研究计划”2016年度项目指南。指南明确了各“重大研究计划”的科学目标、2016年度拟资助研究方向、2016年度资助计划、申报要求及注意事项等内容。
以下是与生物医学相关的8个“重大研究计划”2016年度项目指南的具体详情。其中，“高性能科学计算的基础算法与可计算建模”重大研究计划、“中国大气复合污染成因、健康影响与应对机制”联合重大研究计划以及大“数据驱动的管理与决策研究”重大研究计划部分内容与生物医学相关（详见下文标红处）。
微进化过程的多基因作用机制重大研究计划2016年度项目指南
生物进化的研究体现在两个层次上：宏进化（macroevolution）和微进化（microevolution）。宏进化研究侧重于观察大的时间尺度下的生物性状变异（不在本重大研究计划资助范围之内）；而微进化指的是种内或近缘物种之间的进化,是生物变异的源头和适应环境的基础。本重大研究计划旨在通过分析微进化过程中表型变异的生物在基因组水平上的变异，发现与表型变异相关的关键遗传改变，并揭示进化的作用力，从而阐明复杂表型变异的多基因作用机制，使进化理论奠定在更坚实的遗传学基础上，推动进化理论的进一步发展与完善。
一、科学目标
运用基因组学及多学科交叉的综合手段，通过研究微进化中适应环境变化的生物体系，揭示基因组在序列、结构、表观遗传修饰、转录水平上的变异以及影响表型进化的作用机理，阐明多基因之间的相互作用与网络调控的分子机制及其进化意义。
二、核心科学问题
以生物应对极端环境、家养环境和细胞水平的适应性变异等为研究体系，分析在快速进化过程中基因组的变异，阐明有多少关键基因在微进化过程中起作用？它们是一些什么样的基因？它们本身是如何进化的？它们之间的相互作用如何？它们在调控网络里主要处于哪些位置等问题。从而解析微进化过程中多基因作用机制，揭示“生物是如何在基因组水平上通过基因突变与多基因交互作用，改变表型或其它性状以适应环境变化”。
三、2016年度拟资助研究方向
2016年度本重大研究计划将进一步体现“集中目标和重点突破”，在下述四个集成方向上支持集成项目和培育项目。集成项目需要具备前期有重要进展、创新性强，具有国际领先潜力的前沿研究等特点,鼓励研究方向相近的课题组进行联合申请。
集成方向一：微进化机制的基本理论与法则
深入研究及阐述适用于不同环境的微进化机制的基本法则。例如，基因组内部的驱动力，如突变率、重组率、基因剂量及基因组倍性改变，新基因产生等的进化规律及其对基因组和表型变异的作用；进化的力量，包括物种水平作用如性选择、迁徙性和领地性等，及它们对于种群分化、变异、和物种形成的影响；外在力量，包括自然选择的理论与验证；进化的数学理论，如溯祖理论等，在不同群体模型下的理论构架和异同；围绕微进化研究所需要的生物信息学和计算生物学新方法。
集成项目重点支持方向：1.进化过程的主要动力研究，包括突变率，重组率，基因组结构及群体遗传变异 （群体分化，成长，消减，迁徙及物种形成等等）的进化; 2.微进化方法学，包括进化数学模型、统计分析、计算方法及微进化数据库的建立; 3.基本法则与现象,包括新基因起源、基因调控进化、调控系统稳定机制及生殖系统进化（有性与无性生殖的起源、性染色体变异与性别比例的调节）。
集成方向二：人工和极端环境的适应
在人工选择方面，通过比较家养动植物与其野生近缘物种群体的全基因组水平上的差异，探讨人工选择下基因组变异的规律，鉴别出重要的适应性基因，并进行功能验证，揭示人工选择下家养动植物适应人工环境的遗传机制。本方向仅支持驯化历程相对清晰、有望对进化理论做出崭新贡献的研究系统，研究内容应着眼于了解选择压力推动微进化的分子机制，而不是农业经济性状的改良。在极端环境方面，通过全基因组水平的比较研究，确定极端环境（具有极高或极低的温度、纬度、海拔、盐度等物理特征的环境）适应相关的关键基因及其关系，并进一步做功能验证，以揭示生物适应极端环境的分子机制。
集成项目重点支持方向: 1.高原适应进化的遗传机制；2.驯化历程相对清晰的家养动植物适应进化的遗传机制。
集成方向三：群体交融和适应性进化
针对群体交融和基因交流相对清晰系统开展研究,通过全基因组水平的比较，鉴别群体间或近缘种间交融发生后的重要适应性基因，揭示基因交流在维持遗传多样性和促进环境适应的分子机制和进化规律。
集成项目重点支持方向：对东亚、东南亚等地区的人类群体或动植物群体交融所产生的适应性进化的机制。
集成方向四：细胞水平的适应和变异
利用群体遗传学、进化生物学及系统生物学的研究方法，研究体细胞突变（包括基因拷贝数变异）及表观遗传修饰的动态过程及其特征，了解突变积累、选择作用与细胞非正常增殖的规律，鉴别与细胞迅速增殖相关的致变突变，并阐明其在微进化过程中的适合度。细胞内部转录调控的系统生物学也可用进化理论来阐明。
集成项目重点支持方向：1.细胞在个体老化过程的适应性进化；2.个别单细胞进化成细胞群（肿瘤）的进化机制；3.细胞形成细胞系之后的长期环境适应。突变形式、基因剂量变化、选择、基因作用机制、肿瘤基因网络进化、表观遗传改变、以及逆境的快速适应都是细胞水平进化的重要因素。
四、2016年度资助计划
2016年计划资助直接费用5000万元，拟资助培育项目15项左右，直接费用的资助强度50-100万元/项，资助期限为1-3年。集成项目同时受理联合申请和独立申请项目，直接费用的资助强度从200万元/项-1000万元/项，资助期限为3年。申请书中研究期限应填写为“2017年1月1日-201X年12月31日”。申请人只填写直接费用预算，间接费用及总经费由系统自动生成。
五、申报要求及注意事项（备注：因各“重大研究项目”指南中这一模块内容基本相同，以下其它项目指南中这一模块内容均省略。具体详情点击文末【官网】链接阅读）
（一）申请条件。
本重大研究计划项目申请人应当具备以下条件：
1.具有承担基础研究课题的经历；
2.具有高级专业技术职务（职称）；
3.集成项目资助对象主要为本重大研究计划2016年底前结题项目（包括培育、重点支持项目）的主持人，本重大研究计划集成阶段鼓励前期在微进化研究中方向相近、有较好进展的项目负责人选择集成项目重点支持方向，联合申请集成项目；
4.申请培育项目或集成项目研究内容必须符合本指南公布的集成方向，联合申请集成项目的必须符合集成项目的重点支持方向；
5.培育项目主要受理前期没有得到过本重大研究计划资助的项目申请；集成项目主要受理前期得到过本重大计划资助，研究有较好进展的项目申请；
6.在站博士后研究人员以及正在攻读研究生学位的人员不得申请。
（二）限项规定。
具有高级专业技术职务（职称）的人员，申请或参与申请本次发布的重大研究计划的集成项目不限项，培育项目计入基金委限项范围。
（三）申请注意事项。
1.申请书报送日期为2016年3月2日至20日16时。
2.本重大研究计划项目申请书采用在线方式撰写。对申请人具体要求如下：
（1）申请人在填报申请书前，应当认真阅读本项目指南和《2016年度国家自然科学基金项目指南》中申请须知的相关内容，不符合项目指南和相关要求的申请项目不予受理。
（2）本重大研究计划紧密围绕核心科学问题，根据项目指南公布的拟资助研究方向，申请人可自行拟定项目名称、科学目标、研究内容、技术路线和相应的研究经费等。
（3）申请书中的资助类别选择“重大研究计划”，亚类说明选择“集成项目”或“培育项目”，附注说明选择“微进化过程的多基因作用机制”。以上选择不准确或未选择的项目申请将不予受理。
（4）申请人应当按照重大研究计划申请书的撰写提纲撰写申请书，应突出有限目标和重点突破，明确对实现研究计划总体目标和解决核心科学问题的贡献。如果申请人已经承担与本重大研究计划相关的国家其他科技计划项目，应当在报告正文的“研究基础”部分论述申请项目与其他相关项目的区别与联系。
（5）撰写申请书应注意如下几个方面：
①对于申请培育项目，申请书正文首先应需说明本项目所属的集成方向。对于申请集成项目，鼓励研究内容相近的课题以项目群的方式进行联合申请，集成项目申请书正文应需首先说明项目所属的集成方向及所属的集成项目的重点支持方向（如：本项目申请为集成方向四、细胞水平的适应和变异，集成项目重点支持方向：1.细胞在个体老化过程的适应性进化）；
②拟开展的与研究方向相关的研究内容；
③前期工作基础或在研究方向上已有突出进展或工作基础；
④明确对实现研究计划总体目标和解决核心科学问题的贡献；
⑤项目的合作研究单位不得超过2个；
⑥为实现总体科学目标和多学科集成的需要，申请人应承诺在研究材料、基础数据和实验平台上的共享；
⑦申请代码可根据具体的研究内容选择相应学科的申请代码。
3.依托单位应当对本单位申请人所提交申请材料的真实性和完整性进行审核，并在规定时间内将申请材料报送国家自然科学基金委员会。具体要求如下：
（1）应在规定的项目申请截止日期（2016年3月20 日16时）前提交本单位电子申请书及附件材料，并统一报送经单位签字盖章后的纸质申请书原件（一式一份）及要求报送的纸质附件材料。
（2）可将纸质申请材料直接送达或者邮寄至国家自然科学基金委员会项目材料接收工作组。采用邮寄方式的，请在项目申请截止时间前（以发信邮戳日期为准）以快递方式邮寄。请勿使用邮政包裹，以免延误申请。
4.申请书由国家自然科学基金委员会项目材料接收工作组负责接收。
通讯地址：北京市海淀区双清路83号国家自然科学基金委员会项目材料接收工作组（行政楼101房间）
邮 编：100085
联系电话：010-62328591
（四）其他注意事项。
1.为实现重大研究计划总体科学目标和多学科集成，获得资助的项目负责人应当承诺遵守相关数据和资料管理与共享的规定，项目执行过程中须关注与本计划其他项目之间的相互支撑关系。
2.为加强项目的学术交流，促进项目群的形成和多学科交叉与集成，本重大研究计划每年将举办一次资助项目的年度学术交流会，不定期地组织相关领域的学术研讨会。获资助项目负责人有义务参加本重大研究计划指导专家组和管理工作组所组织的上述学术交流活动。
基因信息传递过程中非编码RNA的调控作用机制重大研究计划2016年度项目指南
非编码RNA是由基因组转录产生的一类不同于mRNA的遗传信息分子。对真核细胞中非编码RNA及其基因的发掘和功能研究，有可能揭示一个由非编码RNA介导的遗传信息传递方式和表达调控网络，从不同于蛋白质编码基因的角度注释和阐明基因组的结构与功能，深入阐明生命活动的本质和规律。
一、科学目标
本重大研究计划以重要模式生物为对象，进行多学科相互交叉，整合多种技术和方法，发现基因信息传递过程中新的非编码RNA、研究非编码RNA的生成和代谢，非编码RNA参与重要生命活动的生物学功能，为发现新的功能分子元件及由其引发的新的生命活动规律提供关键信息。
二、核心科学问题
围绕基因组中非编码RNA及其基因的系统发现和功能鉴定，非编码RNA介导的基因表达调控等生命科学研究的国际前沿领域，深入系统地开展非编码RNA功能及调控机制的研究。
三、2016年度拟资助研究方向
本年度是本重大研究计划启动的第二年，将继续鼓励申请人围绕“基因信息传递过程中非编码RNA的调控作用机制”重大研究计划中四个主要研究方向自主选题申报项目，在同行专家评审的基础上对项目进行择优支持。
（一）发现与遗传信息传递相关的新的非编码RNA，特别是长非编码RNA及其功能；
（二）与遗传信息传递相关的非编码RNA的生成、加工、修饰及代谢；
（三）非编码RNA与其他重要生物分子的相互作用、网络及其结构基础；
（四）非编码RNA研究的新方法、新技术。
四、2016年度资助计划
本重大研究计划2016年度计划资助直接费用2900万元。拟资助培育项目14项，直接费用的平均资助强度为100万元/项，资助期限为3年，申请书中研究期限应填写“2017年1月1日-2019年12月31日”；拟资助重点支持项目5项，直接费用的平均资助强度为300万元/项，资助期限为4年，申请书中研究期限应填写“2017年1月1日-2020年12月31日”。
五、申报要求及注意事项（略）
非可控性炎症恶性转化的调控网络及其分子机制重大研究计划2016年度项目指南
本重大研究计划以非可控性炎症的恶性转化过程为研究对象，发挥医学科学、生命科学和信息科学等多学科交叉的优势，引入系统生物学整体性、信息化的研究策略和转化医学研究理念，着重研究“非可控性炎症恶性转化”的网络调控及其分子机制，揭示炎症向肿瘤转化的本质，催生新的可用于临床的疾病早期诊断、预测、干预策略和防治模式。
本重大研究计划从2010年开始资助，2013年开始进入项目的集成和整合阶段。
一、科学目标
本重大研究计划面向我国人口健康重大需求，瞄准当今国际医药领域发展最新动态，遵循“方向明确，重点突破，基础扎实，学科融合”的原则，充分发挥医学科学、生命科学和信息科学等学科的特点以及学科交叉的优势，引入系统生物学倡导的整合性、信息化的研究策略，发展贴近临床病理特征与疾病进程的新技术、新方法；针对炎症可控性与非可控性调控网络转化这一动态事件，重点关注宿主、微环境与恶性转化之间的互动影响，揭示非可控性炎症恶性转化的分子机制与调控规律，为非可控性炎症向肿瘤转化过程中的关键节点作为肿瘤的预测、诊断、治疗及药物靶标奠定基础，催生全新的、临床实用的肿瘤等复杂疾病防治模式与干预策略，为转化医学研究奠定基础，同时，努力推动学科交叉和集成研究，建成各具特色、优势互补的高水平研究平台，形成一支具有国际竞争力的人才队伍，造福人类健康事业。
二、核心科学问题
本重大研究计划的核心科学问题：
（一）非可控性炎症恶性转化的分子机制；
（二）非可控性炎症调控网络关键节点的发现及其功能诠释；
（三）非可控性炎症恶性转化的动态网络调控规律。
三、2016年度拟资助研究方向
为整合本重大研究计划前期研究的成果, 2016年度将继续开展原有项目负责人之间的集成研究，申请书应突出在前期研究中已取得的突破性进展、且明确体现学科交叉和调控网络分子机制的特色。
2016年度不资助与整合计划联系不紧密的项目申请，包括：单个分子（蛋白、基因）的机制研究，单纯的流行病学研究，无明确的从炎症向肿瘤恶性转化疾病过程的肿瘤研究，单纯的药物干预与药理学研究，以及其研究内容已有相关其他科技项目支持的项目等。
四、2016年度资助计划
根据本重大研究计划总体布局的需求，在原有资助项目的基础上，2016年度计划资助直接费用1000万元。拟资助“集成项目”5-6项，直接费用的平均资助强度不超过200万元/项；个别有特色的研究工作可作为“培育项目”支持，直接费用的平均资助强度不超过100万元/项。“集成项目”和“培育项目”的资助期限均为2年，申请书中研究期限应填写“2017年1月1日-2018年12月31日”。
五、申报要求及注意事项（略）
血管稳态与重构的调控机制重大研究计划2016年度项目指南
本重大研究计划旨在通过对血管稳态与重构的机制中涉及的代谢、氧化应激、炎症、生物活性物质、遗传和表观遗传调控等问题的研究，深入探讨血管稳态维持及血管重构的分子机制，揭示血管重构的本质，产生新的用于重大血管疾病的早期诊断、干预策略和防治模式。
本重大研究计划从2013年开始，已资助17个重点支持项目和78个培育项目。根据立项资助和在研项目实施的情况，2016年将进一步体现“凝聚方向和重点突破”，力争取得原创性的突破和一批有代表性的研究成果。
2016年度在资助方向中鼓励多学科交叉联合手段深入探讨机制；鼓励项目申请人进行优势互补的集成协作申报；鼓励利用系统生物学理论和方法构建血管稳态与重构的动态调控网络和关键节点；鼓励利用临床标本与数据资源进行研究。申请书中应突出在前期研究中已取得的突破性进展、且明确体现学科交叉和转化研究的特色。
一、科学目标
本重大研究计划以解决重大血管疾病共性的前沿科学问题为导向，以血管稳态与重构的调控机制研究为中心，利用分子生物学、分子影像学、组学和生物力学、化学与材料学等学科交叉及系统生物学的方法和策略，阐明血管结构与功能稳态和疾病过程中重构调控的关键信号通路和网络模式,以期揭示以血管功能与结构病理改变为基础的重大疾病的发病机制，寻找早期诊断和疾病转归的分子标志及干预靶点。
二、核心科学问题
血管稳态与重构的动态调控网络和关键节点。
三、2016年度拟资助研究方向
（一）重点资助的研究方向。
1. 血管稳态及重构相关的关键分子的功能及信号通路；
2. 血管疾病发生发展的分子机制、调控网络和关键节点；
3. 基于生物力学、纳米技术、生物可降解材料及干/祖细胞定向分化、组织打印等技术的血管重建及修复；
4. 基于临床样本及数据资源的血管相关疾病防治的新策略及机制；
5. 血管损伤与修复研究中的新方法、新技术与新模型。
（二）集成的研究方向。
根据本重大研究计划总体布局的需求，在原有资助项目的基础上，2016年度在两个领域进行集成，组建优势互补的科研团队，以实现重要方向上的跨越发展。
1. 应用新技术深入解析血管稳态失衡在重大疾病中的作用及分子机制；
2. 应用多学科交叉的研究手段开展血管稳态失衡过程中血管疾病发生发展的转化医学研究。
四、2016年度资助计划
本重大研究计划2016年度计划资助直接费用2900万元。对有较好的创新研究思路或较好的前期结果，但尚需一段时间探索研究的申请项目将以“培育项目”方式予以资助，拟资助“培育项目”约15项，直接费用的平均资助强度约80万元/项，资助期限为3年，申请书中研究期限应填写“2017年1月1日-2019年12月31日”；对已有较好研究基础和工作积累，提出明确而新颖的重要科学问题进行深入系统研究的申请项目将以“重点支持项目”的方式予以资助，拟资助“重点支持项目”约4项，直接费用的平均资助强度约230万元/项，资助期限为4年，申请书中研究期限应填写“2017年1月1日-2020年12月31日”；拟资助集成项目1-3项，直接费用的平均资助强度约300万/项，资助期限3年，申请书中研究期限应填写“2017年1月1日-2019年12月31日”。
五、申报要求及注意事项（略）
情感和记忆的神经环路基础重大研究计划2016年度项目指南
一、科学目标
本重大研究计划以情感和记忆的神经环路为主要研究内容，充分发挥医学科学、生命科学和信息科学等学科的特点以及学科交叉的优势，引入连接组、功能组等系统化的研究理念，结合临床情感和记忆障碍疾病特点，对情感和记忆（尤其是情感相关的记忆）的神经环路的结构和功能进行定量化描述。
（一）情感和记忆的结构环路与功能环路间的相互关系；
（二）情感和记忆神经环路相互作用的关键节点和调控机制；
（三）遗传和表观遗传因素以及应激等环境因素对神经环路可塑性的作用及其调控机制。
三、2016年度拟资助研究方向
2016年度着力于“记忆神经环路的结构和功能”集成项目的申请和立项，以利于实现本重大研究计划的预期目标，达到集成升华、跨越发展的目的。同时，少量受理与本重大研究计划“情感和记忆的神经环路基础”研究方向密切相关的部分“重点支持项目”和“培育项目”的申请。其中，重点支持项目鼓励利用中国人脑组织标本研究情感和记忆障碍的神经环路基础。
（一）学习和记忆的神经环路基础（集成项目）。
以生理性的学习和记忆为研究对象，联合应用光遗传学、电生理、基于工具病
毒的神经环路示踪技术、全脑尺度神经环路重建技术、分子遗传学技术、在体钙成像等多项技术，在分子-突触-细胞-环路等多个水平上，解析学习和记忆的神经环路结构、功能特征及分子细胞机制。特别鼓励发展稀疏标记及全脑快速成像、重构等技术，研究与学习记忆有关脑区在单个神经元精度的全脑投射图谱及其功能。
（二）老年记忆障碍的神经环路机制（集成项目）。
选择老年记忆障碍（如阿尔茨海默病，AD）动物模型，针对学习记忆神经环路的核心脑区，研究疾病发生发展过程中记忆相关神经环路的异常表征和动态改变，揭示AD神经微环路结构和可塑性损伤以及记忆障碍的发生机制，探索保护策略。特别鼓励整合运用基于工具病毒的神经环路示踪、细胞类型特异性光学成像、在体电生理记录、信号分子的活体在线高选择分析等新技术，在网络-细胞-突触-分子等多个水平上进行研究。
（三）利用中国人脑组织标本研究情感障碍或/和记忆障碍的神经环路基础（重点支持项目）。
以中国人情感障碍或/和记忆障碍相关疾病（如抑郁症、老年性痴呆等）患者所捐献的死亡后大脑组织以及相关的病史资料为对象，对与情感记忆相关脑组织开展病理学、影像学、基因检测和表观遗传学分析、蛋白质组学、以及生物标记技术等方面的研究，分析情感障碍或/和记忆障碍神经环路的结构和功能，阐明情感障碍或/和记忆障碍相关疾病的神经环路机制。
四、2016年度资助计划
2016年度是本重大研究计划实施的第6年，计划资助直接费用约3300万元。其中前2个集成方向计划资助直接费用约1800万元，拟资助“集成项目”4-6项，直接费用的平均资助强度约300-500万元/项，资助期限3年；拟资助中国人脑为标本的情感障碍或/和记忆障碍神经环路研究重点支持项目2-3项，直接费用的平均资助强度约200-300万元/项，资助期限3年。与本研究计划“情感和记忆的神经环路基础”研究方向密切相关的重点支持项目和培育项目若干项（重点支持项目直接费用的平均资助强度约300-400万元/项，培育项目直接费用的平均资助强度约80-100万元/项），资助期限3年。申请书中研究期限均应填写“2017年1月1日-2019年12月31日”。
五、申报要求及注意事项（略）
高性能科学计算的基础算法与可计算建模重大研究计划2016年度项目指南
本重大研究计划以实际需求为牵引，从基础研究入手，加强科学计算领域的重要基础科学问题研究，设计高效基础算法，建立满足实际精度要求的可计算模型，提高利用计算机解决科学与工程问题的能力，为前沿科学研究和重大需求提供进一步的科学计算支撑，有力地促进科学计算硬件、软件协调发展，促进数学与其他学科的交叉融合，推动科学计算乃至科学技术的跨越发展。
一、科学目标
本重大研究计划围绕基础算法与可计算建模这一主线，开展科学计算的共性高效算法、基于机理与数据的可计算建模和问题驱动的高性能计算与算法评价研究，推动我国高性能科学计算的发展，为解决科学前沿和国家需求中的瓶颈问题提供关键的数值模拟技术和方法支撑。
二、 核心科学问题
（一） 数值计算的共性高效算法。
1. 微分方程高效高精度的格式构造与分析；
2. 复杂数据处理的快速方法；
3. 不确定与复杂目标函数的优化方法。
（二）基于机理与数据的可计算建模。
1. 典型物理模型的耦合与分析；
2. 超高维数据的稀疏表达；
3. 机理与数据的混合建模。
（三）问题驱动的高性能计算与算法评价。
1. 多物理过程耦合条件下的数值模拟与算法评价；
2. 基于数据提取和分析的计算与算法评价；
3. 模型和数据互补的计算与算法评价。
三、2016年度拟资助研究方向
2016年度是本重大研究计划实施的第6年，根据前期资助布局和整体发展的需要进入集成升华阶段，主要以集成项目和重点支持项目予以资助。与下面公布的重点资助方向关系不紧密的项目申请将不予受理。
（一）集成方向。
集成项目将在前期资助的培育项目和重点支持项目中，从有突破苗头的研究方向中遴选出优秀项目进行整合，为重大研究计划后期的总体集成服务。本次征集的集成方向：
1．随机哈密尔顿偏微分方程高效数值方法。
针对具有辛、多辛几何结构和统计物理特性的随机哈密尔顿偏微分方程，研究保持原模型结构和特性的高效数值方法的构造、分析与实现，特别是研究计算效率、计算准确性以及计算复杂性等关键科学问题，提高对源于物理和经济金融等领域的随机问题的长期跟踪、预测和模拟能力，为上述领域中与随机算法相关的算法难题的解决提供有效工具。
2.医学影像配准与融合的建模和算法。
针对医学图像对比度低、边界模糊、异质性、伪影和组织器官重叠等特点，研究各种医学图像的非刚性配准问题和融合问题的可计算建模方法，构造基于几何、变分和深度学习的特征提取算法，发展相关的异构数据配准与融合问题的数学理论，建立高质量的图像三维重建模型和算法，提高医学图像分析与处理的质量，为精准诊断和治疗提供技术支撑。
3.重金属材料复杂结构及相变的多尺度算法与验证。
针对镍、铊、钨钼合金等重金属材料的复杂结构及其相变问题，研究在磁驱动强荷载条件下的可计算建模方法，揭示其内在机理，建立多物理场相互作用的强耦合模型，探索模型中参数的选取方法，发展高效算法开展模拟研究，结合实验数据验证模型和算法的有效性。
4.辐射输运过程的模型约化与快速算法。
针对高能量密度物理研究中辐射输运过程的数值模拟，发展新的约化模型和新型算法，解决离散纵标方法所固有的射线效应和球谐函数方法的出负等问题。以惯性约束聚变（ICF）中的输运过程为例，通过与已有数值模拟结果和物理分析结果以及实验数据的比较，验证新约化模型和新型算法的有效性和高效性，解决ICF数值模拟中若干瓶颈难题。
5.重大脑精神疾病的遗传影像学分析理论与计算方法。
利用国际遗传影像学数据库，收集国内重大脑疾病的数据，发展现代统计学和机器学习的理论和方法，解决目前不同尺度海量动态数据的大规模统计计算中的若干瓶颈问题，如多中心、多尺度、多模态、多属性动态数据统计模型的建立和验证，发展相关的有效计算方法和统计理论基础，并应用于挖掘几类重大脑精神疾病（如精神分裂症、自闭症、抑郁症）在分子、中间表型和表型之间的关联和因果关系，为临床诊疗服务。
6.反问题算法及其在多频声波测井中的验证。
结合基于光学、电磁场、声波数据的偏微分方程反问题的最新研究成果，发展偏微分方程反问题快速有效算法，并应用于石油勘探中的多频率声波测井，给出储层参数在周向、纵向以及径向上的精确反演结果。结合多频率声波测井实验数据，验证算法的正确性与有效性，进一步提高声波测井法提取地球物理储层参数的精度。
（二）重点支持项目。
根据前期资助布局和整体发展的需要，2016年度重点支持如下研究方向。特别鼓励青年人申请重点支持项目。
1．偏微分方程特征值问题的数值方法与理论。
针对量子化学、材料科学等领域中的偏微分方程特征值问题，发展快速稳定的（弱）有限元算法、高效实用的迭代方法、网格自适应方法等，研究相关的数学理论，构造适应高性能计算机的可扩展并行算法，实现逾万处理器核上的高效数值模拟。
2．稀疏信号恢复的理论与快速算法。
结合压缩感知、低秩矩阵恢复、逼近论的研究成果，开展基于不完全观测下的稀疏信号恢复研究，特别是针对相位缺失观测情形，研究最小观测次数问题；结合物理动态模型与稀疏低秩模型，研究正问题与反问题的快速算法，提高基于不完全观测下图像重建的质量与速度，建立不完全观测下信号及矩阵恢复的理论基础并提出相应的有效算法。
3．油气领域中的大规模非凸优化问题的高效算法。
针对页岩油/气勘探中的大规模非凸优化共性问题（例如带约束的分式优化和非线性最小二乘问题），建立非凸、非二次优化数学模型，研究具有共性的高效优化方法，对油气领域中的大规模大数据页岩微纳米孔隙结构的三维重构等典型优化问题开展实证分析。
4．相场模型的高精度算法及其应用。
针对先进复合材料合成、反常扩散现象等研究领域中的复杂多相问题，侧重采用并行和自适应算法等现代计算工具，提出与物理定律相容的新相场模型，构造保持模型固有特性的高精度算法。分析算法的稳定性，建立相关的收敛性理论。
5．磁流体波传播的高阶算法与验证。
针对磁流体中波传播所产生的复杂现象，通过数值模拟研究电磁波与材料电子之间的相互作用，特别是不同尺度下电子流体对电磁波传播模式的影响，建立基于多物理场耦合的可计算模型，设计相关模型的高阶算法，并通过典型现象和实验数据验证建模的正确性和算法的有效性。
6．大型客机降噪的可扩展并行算法及软件实现。
针对商用客机降噪的数值模拟难点，发展气动噪声的直接求解数学方法及优化策略。基于P级以上国产超级计算机系统，发展适应其体系结构的高精度高效并行算法和完成算法的软件化，实现大规模、高精度、高效的大型商用客机气动噪声数值计算（并行度达十万核以上量级），通过实验数据验证算法和软件实现的正确性，并将软件应用于商用客机的优化设计。
7．血管流及其异常现象的建模和算法。
针对人体全身或局部血液流动异常，研究问题导向的可计算建模方法，建立包含三维血流和血管壁相互作用、脉搏波传播、血流自调节和血管适应性生长的耦合模型，利用医学影像技术和稀疏优化方法等手段提取模型中的主要参数，发展快速算法，开展血管流及局部异常现象模拟研究，并通过实际医学影像验证模型和算法的有效性。
8．复杂系统的资料同化理论和方法。
针对复杂系统的资料同化问题，基于物理模式（预报系统）和观测方程（观测算子），结合背景先验讯息，研究其数学理论与高效算法，建立新型混合滤波同化方法。分析非线性模式和观测算子及其误差、非高斯误差分布对同化系统性能的影响，提出有效应对方法，并应用于大气、海洋、生物等领域的大规模、非直接观察资料的同化问题。
四、2016年度资助计划
本重大研究计划2016年度计划资助直接费用3300万元。集成项目的直接费用平均资助强度为250万元/项，重点支持项目的直接费用平均资助强度为200万元/项。项目资助期限均为3年，申请书中研究期限应填写“2017年1月1日-2019年12月31日”。资助项目数将根据申请情况和项目布局的实际需要而定。
五、申报要求及注意事项（略）
“中国大气复合污染的成因、健康影响与应对机制”联合重大研究计划2016年度项目指南
“中国大气复合污染成因、健康影响与应对机制”联合重大研究计划包括两部分内容：“中国大气复合污染的成因与应对机制的基础研究”和“大气细颗粒物的毒理与健康效应”。
第一部分 中国大气复合污染的成因与应对机制的基础研究
中国大气污染成因复杂，是环境领域的国际前沿科学问题。大气复合污染来自于多种污染源排放的气态和颗粒态一次污染物，以及经系列的物理、化学过程形成的二次细颗粒物和臭氧等二次污染物。这些污染物与天气、气候系统相互作用和影响，形成高浓度的污染，并在大范围的区域间相互输送与反应。大气复合污染应对机制研究是我国社会、经济发展的重大战略需求,治理大气复合污染的创新思想来源于对大气物理、化学过程的深入认识,揭示大气复合污染的成因、发展应对机制需要多学科交叉、联合攻关。
一、科学目标
围绕大气复合污染形成的物理与化学过程与控制技术原理的重大科学问题，揭示形成大气复合污染的关键化学过程和关键大气物理过程，阐明大气复合污染的成因，建立大气复合污染成因的理论体系，发展大气复合污染探测、来源解析、决策系统分析的新原理与新方法,提出控制我国大气复合污染的创新性思路。
二、核心科学问题
核心科学问题是：“大气复合污染形成的物理和化学过程及控制的关键技术原理与应对机制”，将围绕以下三个关键科学问题组织实施。
（一）大气氧化性与大气复合污染生成的关键化学过程；
（二）大气多尺度物理过程与大气复合污染的相互作用；
（三）大气复合污染的关键控制技术原理与应对机制。
三、2016年度拟重点资助的研究方向和项目布局
受篇幅限制，本段相关内容点击“阅读原文”。
四、遴选项目的基本原则
受篇幅限制，本段相关内容点击“阅读原文”。
五、2016年度资助计划
2016年度计划资助直接费用5500万元，拟资助重点支持项目15-20个，直接费用的平均资助强度300万元／项，资助期限为4年，申请书中的研究期限应填写“2017年1月1日-2020年12月31日”；拟资助培育项目5-10个，直接费用的平均资助强度100万元／项，资助期限为3年，申请书中的研究期限应填写“2017年1月1日-2019年12月31日” 。
第二部分 大气细颗粒物的毒理与健康效应
近年来在我国频发的大气雾霾现象涉及区域广、强度高、持续时间长。我国大气细颗粒物来源与成因的复杂性导致了其毒性组分和致毒机制的不确定性。结合我国大气雾霾的特点，开展大气细颗粒物的毒理机制与健康危害研究，将促进我国环境污染与健康领域研究的跨越发展，满足保护环境，改善民生的重大战略需求。本重大研究计划拟组织化学、环境、毒理学、生命、医学等多学科领域专家进行系统的基础研究和合作攻关，通过理论与方法学创新，在探明细颗粒物关键致毒组分与毒性机理的基础上，研究其生物效应和与疾病危害相关的影响机制。
一、科学目标
围绕大气细颗粒物毒理机制与健康危害的重大科学问题，解析雾霾关键毒性成分及其来源和暴露途径；提出并建立个体水平和人群水平暴露评估的方法，阐明我国雾霾高发地区大气细颗粒物污染的暴露特征；寻找并利用代谢组、遗传和表观遗传生物标志物，解析细颗粒物对关键信号路径的扰动作用，诠释我国特征大气细颗粒物毒性组分的生物学效应和毒理学机制；揭示大气细颗粒物可能诱发的机体应答与机体损伤作用机理，阐明大气细颗粒物污染与相关疾病的联系及其可能的影响机制。
二、核心科学问题
核心科学问题是“大气细颗粒物的毒性组分、毒理机制与健康危害”。将围绕以下三个关键科学问题展开。
（一）典型区域大气细颗粒物的毒性组分及暴露研究方法学；
（二）大气细颗粒物毒性组分的生物学效应与毒理学机制；
（三）大气细颗粒物的健康危害效应。
三、2016年度拟重点资助的研究方向
根据2015年的受理和资助情况，确定2016年资助方向如下：
（一）大气细颗粒物毒性组分的来源、演化与甄别。 重点资助以组分鉴定和细胞毒性检测为前提的典型雾霾污染区域细颗粒毒性组分特征研究。鼓励开展细颗粒组分在颗粒物表面的活化和转化，支持一次细颗粒形成二次细颗粒过程中组分经化学反应转化为毒性更高物质的环境化学机制探索。
（二）大气细颗粒物的暴露组学。
鼓励将组学技术和系统科学思想与剂量-效应关系研究相结合，支持基于暴露组学的细颗粒物毒性组分的剂量-效应关系研究；细颗粒病原微生物等基因组学研究；大气细颗粒物个体水平暴露评价方法、设备与装置的研究，科学表征细颗粒物人体暴露在时间、方式、剂量等方面的差异。
（三）细颗粒物组分与生物分子的交互作用及毒性机理。
鼓励利用最新科学手段和系统生物学等方法解析潜在的机体损害机制，开展细颗粒毒性组分暴露所致机体生物大分子响应机制研究，毒性组分诱发的表观遗传改变的探索性研究。本计划同时关注细颗粒物典型组分（特别是细颗粒自身）有效形态与生物屏障通透性评价方法以及细颗粒物组分混合暴露的联合毒性机制研究。
（四）大气细颗粒物污染人群健康危害的流行病学研究。
支持典型区域细颗粒物污染所致健康效应的队列研究，细颗粒物污染对我国呼吸、心血管疾病等重大疾病发病和死亡的长期影响和预测研究。支持在敏感人群及特定环境暴露人群开展分子流行病学研究，雾霾爆发与特定传染性疾病的相关关系研究。鼓励已有队列研究基础（或队列研究样本）的团队申请上述项目。
（五）大气细颗粒物毒性组分的健康危害机制。
重点资助吸入暴露为主诱发特定机体损伤的靶器官和靶组织模型研究，鼓励细颗粒物所致靶器官和靶组织的分子致病机理研究，关注细颗粒诱发的呼吸和心血管等系统功能异常的生物学基础及其相关疾病发生发展的分子机制。
四、遴选项目的基本原则
本年度主要资助培育项目和重点支持项目，项目在资助强度和实现目标上有所不同。对有较好的创新学术思路和研究价值，但尚需进一步探索研究的申请项目，将以培育项目方式予以资助。对有很好的创新学术思想和研究价值，有良好的研究基础和成果积累，且对重大计划总体目标有较大贡献的申请项目，将以重点支持项目的方式予以资助。申请书选题应符合本重大研究计划的实施原则，解决与计划总体目标紧密相关的关键科学问题，突破领域方法瓶颈。申请书应瞄准本重大研究计划的核心科学问题，突出有限目标，强调原创性与前沿基础科学问题的研究，论述对实现重大研究计划总体目标的贡献，不符合《指南》的申请将不予受理。
五、2016年度资助计划
2016年度计划资助直接费用3800万元。拟资助培育项目约15项，直接费用的平均资助强度90万元／项，资助期限3年，申请书中的研究期限应填写“2017年1月1日-2019年12月31日”；拟资助重点支持项目约8项，直接费用的平均资助强度300万元／项，资助期限为4年，申请书中的研究期限应填写“2017年1月1日-2020年12月31日”
六、申报要求及注意事项（略）
大数据驱动的管理与决策研究重大研究计划2016年度项目指南
移动互联环境下的新兴技术快速发展与应用（如物联网、云计算、可穿戴设备、人工智能、增强/虚拟现实等）催生了新模式、新业态和新人群，为社会经济生活注入了新的活力，也进一步丰富和拓展了大数据应用创新领域，并为学术界、产业界以及政府部门带来许多新的重要课题。
大数据驱动的管理与决策呈现出高频实时、深度定制化、全周期沉浸式交互、跨组织整合、多主体决策等特性。本重大研究计划以大数据驱动的管理与决策为研究对象，充分发挥管理、信息、数理、医学等多学科合作研究的优势，着重研究大数据驱动的管理与决策理论范式，大数据资源治理机制与管理，大数据管理与决策价值分析与发现，大数据分析方法与支撑技术，并利用总集成升华平台集成相关研究成果。期望通过本重大研究计划的执行，使我国在大数据驱动的管理与决策研究相关领域跻身国际前列，培养一批跨学科交叉型骨干人才和创新团队，并为国家在相关领域的管理决策和智库提供支持。
一、科学目标
揭示管理与决策范式转变的机理与规律、建立面向大数据的全景式管理与决策理论和方法体系、发展针对管理与决策问题的大数据分析技术与计算方法，使得我国在大数据驱动的管理与决策研究相关领域跻身国际前列；开展在诸如公共管理、商务、金融、医疗健康等应用领域的示范应用与平台构建。
二、核心科学问题
围绕学科领域趋势、理论应用特点，注重基础性、前瞻性和交叉性研究创新，结合国家战略需求，本重大研究计划针对大数据驱动的管理与决策范式转变机理与理论、大数据资源治理机制设计与协同管理、领域导向的大数据价值发现理论与方法三个关键科学问题开展研究。
（一）大数据驱动的管理与决策范式转变机理与理论。
在大数据背景下，传统的管理与决策正在从以管理流程为主的线性范式逐渐向以数据为中心的扁平化范式转变，管理与决策中各参与方的角色和相关信息流向更趋于多元和交互。相关的问题视角和关键方面包括范式转变的要素、关系和路径，融合微观和宏观各个层次行为和目标的全景式管理与决策模型，以及相应的管理与决策理论和方法创新等。
（二）大数据资源治理机制设计与协同管理。
随着大数据与社会经济生活的融合不断深化，以数据及所产生知识在社会各主体间流动为基础的社会生态系统正在逐步形成。在此背景下，大数据资源治理和协同管理成为大数据驱动的管理与决策研究和应用的核心问题。相关的问题视角和关键方面包括大数据资源共享及权属的基本运行机理，大数据标准化和质量测度模型与方法，相关隐私和伦理机制设计等。
（三）领域导向的大数据价值发现理论与方法。
大数据价值的产生机理和转换规律具有高度的应用领域依赖性。领域导向的大数据价值发现和决策分析问题通常具有关联交互、趋势走向、全局视图和缩放、实时与动态性，以及社会化特征。相关的问题视角和关键方面包括面向管理与决策情景的统计与预测建模，多源异构和非结构化大数据的关联、融合及全景式分析，实时动态计算、挖掘技术方法与平台构建等。
三、2016年度拟资助研究方向
本重大研究计划针对大数据驱动的管理与决策关键基础问题组织前瞻性、交叉性的研究。鼓励来自不同学科领域（如管理、信息、数理、医学等）的项目申请。2016年度主要以“培育项目”和“重点支持项目”的形式予以资助。
（一）培育项目的研究方向。
培育项目是指符合重大研究计划的研究目标和资助范围，创新性明显，尚需在研究中进一步明确突破方向和凝聚研究力量的项目。培育项目应聚焦于下列一至两个主要研究问题进行深入探索，避免研究内容宽泛。培育项目的研究内容包括但不限于：
1．大数据驱动的管理与决策理论范式。
主要研究问题如：基于大数据的决策参与者行为规律与机理建模；复杂社会网络中的行为传播扩散与预测；高频实时决策范式/理论与模型；多主体共创与协调管理模式；管理与决策模式转变方法与风险；基于大数据的微观宏观行为综合分析；数据驱动的全景式管理决策理论等。
2．大数据资源治理机制与管理。
主要研究问题如：大数据来源的有效性分析；大数据质量测度理论与标准；大数据资源的共享机制与治理；大数据隐私保护机制及模型；大数据责任归属、产权界定理论及体系；大数据产业的发展与监管等。
3．管理与决策大数据价值分析与发现。
主要研究问题如：基于大数据的个体价值倾向分析与识别；个性化价值测度理论与方法；融合多源大数据的个性化价值发现方法；社会化价值的分配原理及方法；价值共创理论及协同创新机制；基于跨领域数据融合的价值生成原理及服务模式创新等。
4．管理与决策大数据分析方法与支撑技术。
主要研究问题如：管理与决策导向的大数据关联分析与建模；面向大数据的管理与决策知识学习与统计推断；管理与决策导向的大数据全局视图与预测方法；多源异构管理与决策知识的表示与发现；多源异构管理与决策大数据融合方法与实时分析；管理与决策大数据平台构建与关键技术等。
（二）重点支持项目的研究方向。
重点支持项目是指研究方向属于国际前沿，创新性强，有很好的研究基础和研究队伍，有望取得重要研究成果，并且对重大研究计划目标的实现有重要作用的项目。重点支持项目应注重研究内容的凝练和整合，强调结合行业大数据（如公共管理、商务、金融、医疗健康等）相关背景开展研究。重点支持项目的研究内容方向包括：
1．大数据驱动的全景式管理与决策方式与理论。
设计与构建融合微观、中观和宏观等各个层次行为和目标的管理决策分析模型和方法，如基于大数据的微观行为计算与综合模型、数据驱动的微观-宏观整体管理决策方法、“全景”范式支持体系等。
2. 大数据资源共享与治理机制。
研究与设计大数据共享与治理机制的理论与方法，如大数据共享的质量标准体系、大数据资源的共享机制、大数据共享平台体系结构、以及与之相关的大数据治理模式等。
3. 基于大数据的价值创造理论与社会化协同机制。
研究大数据环境下的价值度量方法、价值创造理论和社会化协同机制，如社会化价值的分配原理与理论，多维度价值度量方法，价值共创理论及协同机制，基于大数据的服务模式创新等。
4. 面向管理决策的多源异构大数据融合方法。
设计与构建面向大数据融合的分析方法与支撑技术，如多源异构管理决策模型与规则，数据融合的知识发现算法，多源异构信息感知和语义分析模型与算法，面向管理决策的大数据计算平台等。
四、遴选项目的基本原则
为确保实现总体目标，本重大研究计划在择优支持的基础上，鼓励从事不同领域研究的人员组织队伍进行项目申请。研究问题和内容应具有明确的大数据驱动特征。优先支持具有如下特点的申请项目：
（一）拥有或使用大数据、具有原始创新思路和探索性，特别是能够加速重大研究计划总体进展和对认识核心科学问题起重要作用的研究；
（二）体现“国情特征”、结合重大案例和应用的研究，特别是能够密切结合应用领域（诸如公共管理、商务、金融、医疗健康等）的典型大数据情景分析与应用；
（三）科学问题明确、研究内容聚焦，能够形成国际一流水平的学术成果和影响；
（四）能够与企业、行业或宏观部门合作，并产生管理与政策影响；
（五）具有代表性和显示度的大数据资源池/数据平台构建与实例化应用。
五、2016年度资助计划
本重大研究计划2016年度计划资助直接费用3300万元，拟资助“培育项目”25-30项，直接费用的平均资助强度43万元／项，资助期限为3年，申请书中研究期限应填写“2017年1月1日-2019年12月31日”；拟资助“重点支持项目”6-8项，直接费用的平均资助强度240万元／项，资助期限为4年，申请书中研究期限应填写“2017年1月1日-2020年12月31日”。
六、申报要求及注意事项（略）
备注：本文根据国家自然科学基金委员官网整理，所有项目详情点击【官网】阅读。
联系客服
