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关键词： 代谢产物   肌少症   握力   步行速度   孟德尔随机化   因果关系   工程化组织构建  

摘要： 背景:国内外研究均表明肌少症与代谢物有着紧密联系,目前最新的1400种血液代谢物与肌少症之间的联系尚不明确。目的:运用孟德尔随机化分析欧洲人群1400种代谢产物与肌少症之间存在的因果关系,进而预测相关代谢物在中国人群中的作用。方法:从OPEN GWAS网站获取欧洲人群肌少症相关特征(握力、四肢肌肉瘦体质量、步行速度)的全基因组关联研究(GWAS)数据作为结局数据。一项包含欧洲人群1400种代谢产物的GWAS作为暴露因素,选择与暴露因素显著相关的单核苷酸多态性作为工具变量。借助R软件(V4.3.2)的“TwoSampleMR”“gwasglue”等包对1400种代谢产物与肌少症之间存在的因果关联进行分析。研究的方法涉及逆方差加权法、MR-Eggeer回归截距、加权中位数法、简单模式等5种方法,并进行异质性、多效性、敏感性等验证分析,最后进行反向孟德尔随机化分析。结果与结论:①通过逆方差加权法分析欧洲人群1400种血清代谢产物与肌少症之间的因果关系,结果显示,1-亚油酰基-2-亚油酰基-GPC(18∶2/18∶3)、甘氨脱氧胆酸-3-硫酸酯是保护因素,随着代谢物的增加疾病的发病风险降低(P<0.01);②两种未知代谢物(X-12822、X-15486)和反式3,4-亚甲基庚酸酯是危险因素,随着两种未知代谢物(X-12822和X-15486)的增加,男性手握力低的程度随之增加;同样,随着反式3,4-亚甲基庚酸酯的增加,疾病发病风险也随之增加(P<0.01);③提示1-亚油酰基-2-亚油酰基-GPC(18∶2/18∶3)、甘氨脱氧胆酸-3-硫酸酯对肌少症具有抑制作用,两种未知代谢物(X-12822、X-15486)和反式3,4-亚甲基庚酸酯具有促肌少症的作用,这可能是未来肌少症研究和治疗的新思路、新依据,同时可为研究相关代谢物在中国人群中的作用提供参考依据。

关键词： 饮食偏好   骨关节炎   欧洲人群   孟德尔随机化   全基因组关联研究   因果关系  

摘要： 背景:有研究表明饮食摄入与骨关节炎之间存在潜在的关联,但食物偏好与骨关节炎间是否存在因果关系仍未可知。国内目前尚未有大规模饮食偏好与骨关节炎全基因组关联研究。目的:探究欧洲人群饮食偏好与骨关节炎间的因果关联,以期为骨关节炎的预防提供理论依据,同时为国内髋膝关节骨关节炎高危人群识别提供参考数据。方法:选用人类全基因组关联研究数据中欧洲人群20种饮食偏好遗传统计数据集筛选暴露因素相关工具变量,结局选用骨关节炎遗传统计数据集,排除与混杂因素相关工具变量后,主要采用逆方差加权分析法进行两样本孟德尔随机化因果关联分析,其余4种统计方法作为补充,并对结果进行敏感性检验。结果与结论:①逆方差加权分析结果显示,喜好烤肉(OR=1.204,95%CI:1.058-1.370,P=0.005)、牛肉(OR=1.167,95%CI:1.034-1.317,P=0.012)、鸡肉(OR=1.399,95%CI:1.119-1.749,P=0.003)、猪排(OR=1.218,95%CI:1.039-1.427,P=0.015)及咖啡(OR=1.133,95%CI:1.037-1.238,P=0.006)是膝髋关节骨关节炎的风险因素;喜好蔬菜(OR=0.893,95%CI:0.827-0.964,P=0.004)和醋(OR=0.897,95%CI:0.812-0.991,P=0.032)是膝髋关节骨关节炎的保护因素;②敏感性分析结果显示,纳入分析的工具变量不存在水平多效性及偏倚,并根据异质性分析结果使用对应的逆方差加权分析效应模型;③此次研究结果在饮食偏好与髋膝关节骨关节炎相关研究中提供了一定的参考价值,但仅纳入来自欧洲人群的人类全基因组关联研究数据,研究结果在其他种族中的有效性仍待检验;且并未进行性别、年龄及其他健康状态分层,研究结果难以完全排除来自人群分层的偏倚,未来仍需更大规模、更细化分类的样本数据开展相关因果关系研究。

关键词： 类风湿关节炎   冠状动脉粥样硬化   血清代谢物   炎症因子   因果关系   孟德尔随机化分析   工程化组织构建  

摘要： 背景:类风湿关节炎与冠状动脉粥样硬化之间的关系受到广泛关注,炎症与类风湿关节炎和冠状动脉粥样硬化均相关,表明这两种疾病之间可能存在共同的病理生理途径,但观察性研究尚未阐明因果关系。目的:通过孟德尔随机化分析探讨类风湿关节炎与冠状动脉粥样硬化之间是否存在因果关系,以及与1400种血清代谢物和91种炎症因子之间的潜在因果关联。方法:冠状动脉粥样硬化数据来自Finngen数据库,类风湿关节炎数据来自IEU OpenGWAS数据库,血清代谢物数据来自加拿大老龄化纵向研究、奥格斯堡地区合作健康研究和英国双胞胎项目研究,91种炎症蛋白数据来源于2023年发表在《Nature Immunology》的研究。使用全基因组关联研究的数据进行孟德尔随机化分析,采用逆方差加权法、MR-Egger回归法、加权中位数法、加权模型法和简单模型法来评估因果效应,其中逆方差加权法是主要分析方法。为了增强稳健性,使用Cochran’s Q检验MR-Egger截距进行敏感性分析。结果与结论:(1)逆方差加权分析结果显示,类风湿关节炎与冠状动脉粥样硬化相对风险增加呈正相关(OR=1.002,95%CI=1.001-1.003,P=0.003);冠状动脉粥样硬化与类风湿关节炎不存在反向因果关系;96种血清代谢物和9种炎症因子与冠状动脉粥样硬化之间存在因果关系;51种血清代谢物和7种炎症因子与类风湿关节炎之间存在因果关系。(2)研究提供了类风湿关节炎与冠状动脉粥样硬化之间的流行病学证据,强调了血清代谢物和炎症因子在这些疾病的发病机制中的潜在作用,可能有助于开发新的治疗策略。由于对亚洲人群数据收录有限,当下研究多采用国际数据库、欧洲群体分析,通过收集和分析欧洲人群的健康数据,有利于更好地理解中国医学在欧洲的应用效果和潜在影响,进一步推进现代中西医结合的实践;同时通过与欧洲数据库的比较研究,可以揭示不同人群间的遗传差异和疾病易感性,为全球健康研究提供更多维度和视角。

关键词： 年龄   颗粒细胞   卵母细胞   全转录组   差异基因   长链非编码基因  

摘要： 背景:颗粒细胞的状态很大程度上影响卵母细胞的质量。随着高龄女性在辅助生殖中占比不断增多,为了能更好地评估卵母细胞的质量,此研究在转录水平对不同年龄段患者来源的颗粒细胞进行了检测。目的:探究低龄和高龄患者颗粒细胞mRNA及长链非编码RNA表达变化。方法:在辅助生殖治疗周期中收集患者取卵时获得的废弃卵丘颗粒细胞,其中低龄组患者年龄为25-35周岁,高龄组患者年龄为38-45周岁。对低龄和高龄女性颗粒细胞进行RNA-seq分析,每组3个重复。结果与结论:①RNA-seq分析结果显示,样本平均测序量超过14 G,质控后的数据质量Q30超过93%,数据平均比对率为98.4%,表明数据质量较好;②主成分分析及相关性分析结果显示高龄组和低龄组样本间基因表达水平具有明显差异;③差异分析结果显示,相对于低龄组,高龄组颗粒细胞中共有410个差异表达的mRNA,其中上调基因167个,下调基因243个,GO分析结果显示下调基因主要富集到胞吐作用调节、激素代谢过程等,GSEA分析结果显示高龄组颗粒细胞中与分泌相关的通路表达下调;④相对于低龄组,高龄组共检测到662个差异表达的长链非编码RNA,这部分长链非编码RNA直接调控的蛋白质编码基因为1772个,其中与差异表达基因交集59个。结果表明:高龄组颗粒细胞中与分泌相关的基因及通路表达下调,从而影响卵母细胞质量,同时这些表达下调的基因受到长链非编码RNA调控,因此长链非编码RNA的表达可能与年龄有关。

关键词： 电梯   物联网   大数据分析   应急处置   智能引导   任务分派   故障预判   站点优化  

摘要： 为缩短电梯故障困人事件处置时间,故研究融合电梯故障原因预判、救援单位自动推荐与救援站点选址优化布置的应急处置智能引导方法。归集电梯检验/维保/监管/应急等多源业务数据,通过建立多种词嵌入模型实现历史故障文本数据向量化,提出基于注意力机制与Bi-LSTM模型的故障文本聚类算法获取电梯故障标签,利用Boosting集成学习算法构建电梯故障原因预测分类模型;建立基于距离、品牌、维保星级、历史响应时间等的救援单位能力多维度评价指标体系及任务推荐方法,提出基于多轮Meanshift聚类的电梯网格救援站点选址优化算法。该方法能快速准确地预测电梯故障原因(Top-3准确率达到86.1%),实现最优救援单位推荐和站点维修救援压力均衡,能够缩短故障困人事件的处理时间,提高电梯救援效率。文中提出的电梯应急处置大数据智能引导方法,对于提高电梯困人故障救援能力具有重要意义。

关键词： Python   校园招聘网站   数据分析与可视化   求职者   Django   MySQL  

摘要： 近年来,校园招聘因招聘时间集中、更具针对性的特点,为企业招聘和应届大学生求职提供了极大的便利。基于Python对校园招聘网站的数据进行分析,设计并实现了一个校园招聘网站数据分析与可视化系统。系统主要包括用户注册、登录、数据爬取、数据分析与可视化等功能。实验结果表明,本系统可以帮助求职者更好地了解招聘市场情况,分析市场趋势,以更好地规划自己的职业方向。

关键词： 水库   水文自动测报系统   入库流量   在线监测  

摘要： 在水库水文测报工作中,入库流量的测报是其中非常重要的一环,以牛岭水库为研究对象,利用水库水文自动测报系统实现水库入库流量在线监测,以便为牛岭水库水情预测和防汛预警提供决策支撑。水库水文自动测报系统由采集、传输和处理水文实时数据的各种传感器、通信设备和计算机等装置组合而成,分成遥测站、信息传输通道和中心控制站(简称中心站)三部分构成,可用于防汛和水利调度;在流域范围内实时监测水文情势的变化,进行数据采集和处理,及时提供水库的雨情水情;通过实时监测入库流量,从而对坝顶水位是否超规定限制水位、控制下泄流量等现象起到预警的作用。在泾县牛岭水库进行工程应用后,构建的系统可实现对入库流量及水位的实时监测,提高水库的运行安全保障能力。通过此研究可为以后类似的工程提供科学的理论指导。

关键词： 数据整合   大数据分析   业务系统  

摘要： 科技厅的各个业务系统数据是分散的,缺乏一个集中的数据汇集平台。数据中台旨在为科技厅的多个业务系统提供一个统一的数据管理系统。利用大数据分析的各项技术,建立包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析和数据可视化展示的大数据分析流程。

关键词： ChatGPT   Sora   计量经济学范式   教学改革  

摘要： 随着人工智能技术的迅猛发展,尤其是代表性的ChatGPT和Sora在机器学习、自然语言处理、视频生成技术方面的突破,教育领域也越来越多地引入人工智能技术来辅助教学,它将给研究生计量经济学课程教学改革带来新的变革。为此,本文首先分析了ChatGPT和Sora的发展情况和优势,接着以研究生中级计量经济教学为例,结合学生的教学反馈,通过深入剖析传统教学模式的不足,提出了基于人工智能技术的个性化教学体系及其在教学中的具体应用探索和保障性措施。

关键词： 科技形象   国家形象   社交媒体   自然语言处理   大数据分析  

摘要： 科技实力愈发成为衡量国家综合实力和国际竞争力的重要因素,科技形象亦成为国家形象的关键维度。然而,目前面向社交媒体平台的中国科技形象系统性实证探索仍不充分。本研究采用主题模型、情感极性和情绪类别识别等自然语言处理技术,基于推特平台近十余年1 682 167条中国科技相关推文,对中国科技形象在社交媒体平台的呈现与演变展开系统分析。研究发现,中国科技形象在推特中表现为多元议题维度,但整体情感相对负面。在围绕中国科技的多数议题维度中,厌恶和愤怒情绪较为突出,同时也伴有一定程度的恐惧情绪。与话语框架的关联分析显示,规范框架与愉快情绪显著正相关,而政治框架与愤怒、厌恶和恐惧情绪显著正相关。在时序演变方面,中国科技形象近十余年的表现为关注度波动上升,情感极性先缓慢上升后迅速下降,愉快情绪亦呈现初期上升、后期下降趋势,而厌恶与愤怒情绪则相反。其中,国家双边关系与各国公众情感及情绪演变之间存在显著相关关系。研究结果对完善国际舆论场中国科技形象的认知,深入理解中国科技形象的形成与演变机制,以及构建积极的科技形象具有重要意义。