GEO公共数据库中4例多指畸形患者细胞间质和上皮细胞的单细胞转录组分析

背景:多指畸形患者中参与Heghog信号通路的一些转录因子发生异常表达,这些转录因子调控大量靶基因的表达,从而影响细胞的功能。目的:通过单细胞转录组分析多指畸形患者的转录组特征。方法:从GEO公共数据库中下载4例多指畸形患者细胞间质和上皮细胞的单细胞转录组数据,将成纤维细胞和角质细胞划分为细胞亚群,并分析不同亚群的转录因子,构建转录因子及其靶基因的调控网络,分析调控因子的功能。结果与结论:对单细胞的转录谱数据进行分析发现,与多指畸形中细胞功能高度相关的调控因子有HOXD13、MSX2、LHX2、EMX2、LEF1、CREB3L2以及LHX2等HOX家族成员和GLI2转录因子。成纤维细胞中的HOXD13、MSX2和LHX2在多指畸形过程中发挥作用,而HES2和GLIS1在角质细胞的形成和发育过程中起重要作用。结果表明:HOXD13、MSX2和LHX2等转录因子的高表达可能与多指畸形的发育密切相关。通过靶向特定的转录因子或调节其活性,可能为纠正或预防多指畸形提供潜在的治疗策略。

大数据分析在排球竞技体育赛事管理中的应用

信息技术的迅猛发展带动了大数据分析技术在多个行业中的深入应用。本文深入研究了大数据分析如何优化排球竞技体育赛事管理,涵盖了评估运动员表现、制定战术策略、预测比赛结果、增强观众体验和提升赛事运营效率等多个重要领域。大量数据的汇聚、分类与解析,为排球竞赛管理提供了科学的、精确的决策支持,从而推进了排球体育运动竞技水平的提升。

基础教育资源配置大数据分析平台的整体架构与运行保障

教育大数据是反映基础教育资源配置现状、需求和问题的数据集合,也是重塑基础教育资源配置结构、构建良好教育生态的有效工具。教育大数据能够为资源精准配置提供客观依据、助力理性决策、拓展实践路径、提供监测反馈,可从数据资源层、处理层、分析层和可视化层,整体架构基础教育资源配置大数据分析平台,实现多学段基础教育数据精准采集、多模态基础教育数据分类储存、多因素基础教育数据指标计量、多维度基础教育数据结果呈现。基础教育资源配置大数据分析平台顺利运行的保障措施主要包括:政策跟进,赋予数据驱动合法地位;强化治理,保障平台教育数据质量;注重成效,发挥数据分析平台价值;多元联动,助力数据分析平台共建。通过这些措施,努力实现数据驱动基础教育资源优化配置,促进决策科学化、供给精准化、评估动态化。

特色农产品销售评价大数据的弱监督分析方法

针对特色农产品评价大数据多维度分析中,可信标签不足以及挖掘消费者各维度真实情感语义困难等问题。该研究提出了一种基于弱监督训练的深度学习方法。首先,通过主题模型分析大规模评论,提取产品评价主题和关键词。然后,结合句法依存和情感词典为评论生成不同维度的伪标签。最后,构建多标签多分类深度网络,在伪标签上进行弱监督学习。结果表明,该方法在红心柚评论数据集上取得89.2%的准确率和80.3%的F1值,比随机森林算法提升了7.1个百分点的准确率和11.5个百分点的F1值。相比Transformer模型,准确率提高5.6个百分点,F1值提高2.0个百分点,参数量减少了92%。该方法能从海量评论中高效提取产品评价维度和消费者关注点,为完善农产品质量和销售服务提供数据支持。

基于GIS与大数据分析的矿压监测预警平台

为响应国家关于加快煤矿智能化发展的号召,针对煤矿GIS“一张图”中巷道路径不能实现精确计算,矿压数据不能实现高效甄别、有效提取的问题,以及矿压预警需要实现在线推演、可视化展示的需求,提出建立基于GIS与大数据分析的矿压监测预警平台。采用GIS“一张图”、巷道结点-路径拓扑算法、多源异构监测数据处理技术、矿压大数据分析技术,搭建成能够实现矿井下复杂情况切实反映、矿压监测数据有效提取、采掘风险在线预测、可视化程度高的矿压监测预警平台。通过在李雅庄矿的实际应用,表明该系统运行稳定可靠,可有效提升煤矿的矿压风险监测预警。

基于医用耗材精细化管理的智能大数据成本分析研究

目的 实现对医用耗材的智能大数据成本分析,提升医疗机构医用耗材成本控制管理水平。方法 基于医用耗材SPD精细化管理及供应链延伸服务,建立医用耗材商品字典多维度分类、科室成本核算分析、术式成本核算分析,引入BI智能大数据分析平台工具,控制医用耗材使用及管理成本。选取2022年11月科室二级库房的补货流程中各环节花费时间为实验组数据。对照组由医护人员按照传统模式的业务步骤进行模拟计时,然后比较实验组和对照组在耗材申领、耗材核对、库房管理等业务步骤所花费的时间。结果 实现手术成本的动态透视多层级联动分析、医用耗材合理性使用智能分析,医护人员耗材管理事务所占用的时间由65.9 min减少至38.95 min,满意度由89.47%提升至94.74%。结论 通过医用耗材SPD精细化管理及智能大数据成本分析,细分医院内部医用耗材管理的颗粒度,降低医院耗占比,实现耗材管理效率提升和耗材成本下降双目标,对医疗机构医用耗材管理有一定的借鉴意义。

大数据分析能力对企业数字化转型的影响:地方政策感知的调节效应

我国地方政策鼓励企业数字化转型,企业如何实施数字化转型成为众多学者关注的问题。基于动态能力理论和环境适应学派的理论观点,采用问卷数据进行实证分析,探讨大数据分析能力对企业数字化转型的影响以及地方政策感知的调节作用。结果表明,大数据分析能力对处于初始准备阶段、践行实施阶段和深度探索阶段的企业数字化转型均具有积极影响。地方政策感知正向调节大数据分析能力与处于初始准备阶段、践行实施阶段企业数字化转型的关系,但对大数据分析能力与处于深度探索阶段企业数字化转型关系的调节作用不显著。结论可深化对企业数字化转型的解读,并为政府根据企业所处数字化转型阶段精准施策提供参考。

专业竞赛驱动的“大数据分析基础”课程教学改革研究与实践

大数据、人工智能已经成为世界热点,许多企业、研究机构等利用大数据分析一些亟须解决的问题,开始以专业竞赛的方法面向社会公开征集解决方案。课题组将大数据分析类专业竞赛引入“大数据分析基础”课程教学,推行了专业竞赛驱动的课程教学改革研究与实践。“大数据分析基础”课程完善了基于专业驱动的知识体系,实现了以专业竞赛为切入点;注重理论结合实践的教学方法,结合大数据分析竞赛活动完善课程考核评价体系。

大数据分析支持下的图书馆书籍推荐机制探析

大数据分析给人们的生活带来更高的效率和更多的价值,人性化服务是图书馆管理的基本能力和核心竞争力。在大数据时代,随着读者越来越追求高效率、高精度和高满意度,图书馆服务的理念和方法需要不断创新。以图书馆书籍推荐服务为重点,探索信息化条件下图书馆管理服务创新,分析图书馆管理应该如何利用大数据分析更好地为读者服务,同时提出了一些对应策略。

利用大数据分析优化养猪生产效率

养猪业是中国农业生产的重要组成部分,不仅保障了14亿人的肉类食品供应,也是中国农业经济的重要支柱。据国家统计局数据显示,2023年全国生猪出栏量为72 662万头、猪肉产量为5 794万t,显示出其在中国农业经济中的重要地位。然而,随着消费者对高质量肉类的需求上升,养猪业需要寻找新的技术和方法来提升其生产效率和产品质量。

基于大数据分析的输变电设备故障诊断与预测研究

本研究旨在利用大数据分析技术改进输变电设备的故障诊断与预测。随着大数据技术的发展,传统方法在处理电力设备故障问题的局限性愈发凸显。本研究采用基于LSTM的序列数据挖掘技术,从历史运行数据中学习模式,提高了故障诊断的准确性和预测的及时性。实验结果表明,该方法在输变电设备故障诊断和预测场景下具有较高准确性,但对于数据不均衡问题仍需进一步改进。

大数据分析背景下数字技术在矿山开采中应用研究

随着大数据分析和数字技术的飞速发展,其在矿山开采中的应用越来越广泛。由有色金属工业人才中心组织编写,化学工业出版社于2021年1月出版的《矿山开采数字技术应用》一书,研究数字技术在矿山开采中的应用,探讨数字技术对矿山开采的促进作用。该书共9章内容,第1章到第3章对矿山开采概述、三维模型分类介绍、三维地质建模与更新等进行了阐释;第4章到和6章对地质资源储量估算、矿山测量建模、开采系统建模做出了介绍;第7章到第9章对地下矿开采三维设计与优化、露天矿开采三维设计与优化和工程出图等进行了详细说明。

大数据分析在医院成本管理中的应用研究

在大数据背景下,医院成本管理普遍存在成本数据缺乏精准性、分析应用能力不足及成本控制手段欠缺等问题,应将大数据分析和医院成本管理有效结合,建立医院成本数据仓库,采用数据挖掘手段分析医疗业务与成本数据的关联性,提高医院成本管理能力,促进医疗业务和财务管理融合,加快医疗行业成本管理的发展。

基于大数据分析的可见光图像融合质量评价研究

在复杂可见光图像下图像融合质量受到遮挡和重叠等因素影响,需要进行图像融合质量评价优化设计,提出基于大数据分析的可见光图像融合质量评价模型,采用相应图像块之间的视觉特征提取方法建立可见光图像的深度立体匹配模型,将不同光照强下采集的图像像素值显示映射到嵌入特征空间中,完成预处理,构建可见光图像的动态像素大数据融合模型,通过端到端的视差融合估计实现对可见光图像的动态融合,采用超分辨重建方法获得真实配对图像,分析SR结果与LR图像中的相似内容,以特征级别的图像分布域反映可见光图像融合质量评价,实现可见光图像融合质量评价。仿真结果表明,采用该方法进行可见图像融合的匹配性能较好,图像的对比度、饱和度高,提高了可见光的成像质量,耗时为0.012 s,平均迭代次数为1.569,并且均方误差仅为1.071,总误差仅为4.646,该方法有效提高了图像融合质量的同时,提高了评估效果。

大数据分析在医院内部审计的运用探讨

在新时代的发展背景下,充分结合党的十九大关于深化党和国家机构改革的战略部署,审计改革的发展工作变得尤为重要。其中,科技强审成为最关键的举措,这是提高审计监督效力和实现审计全覆盖的必然路径。本文着重从医院审计部门入手,探讨大数据技术在医院领域的现状,并提供相应的建议,以协助审计部门更全面了解医院实际情况,最大程度地发挥审计部门的价值,促进医疗事业的更加稳健和可持续发展。

网络安全分析中的大数据技术应用

本文探讨大数据分析技术在网络安全领域的应用措施,提高安全防护水平和效率。通过数据融合、技术融合和跨平台融合等策略,整合不同来源的安全数据,结合其他网络安全技术,打破信息壁垒,提高安全分析的准确性和全面性。大数据分析技术在网络安全领域的应用,可以提高安全防护的效率和效果,形成协同作战能力,提高整体的安全防护水平。结果表明:大数据分析技术在网络安全领域具有广泛的应用前景,通过构建基于大数据分析技术的网络安全平台,可以进一步提高网络安全防护的能力和水平,为保障网络安全提供有力的支持。

大数据分析能力对供应链绩效的影响研究

竞争加剧和市场环境的快速变化使得制造业商业竞争模式从企业间的竞争转变为供应链间的竞争,而大数据分析能力对于供应链管理具有重要的作用,探寻大数据分析能力对供应链绩效产生影响的作用机理可以提高供应链竞争力。该文基于协同创新视角,引入环境动态性这一变量建立调节效应模型,探究了大数据分析能力对供应链协同创新和绩效之间深层次的作用机制,以制造业供应链上企业为研究对象通过问卷调查进行实证分析,结果表明:大数据分析能力(资源整合能力、深度分析能力、应用能力)对供应链绩效具有显著的正向影响,供应链协同创新在大数据分析能力各维度与供应链绩效之间起中介作用,环境动态性对深度分析能力与供应链协同创新的关系具有正向调节作用,但对资源整合能力、应用能力与供应链协同创新的调节作用不显著。

企业大数据分析能力对企业绩效的影响机制研究

随着信息技术的迅速发展,大数据已经成为国家基础性战略资源,越来越多的企业也开始注重大数据分析能力的提升。为了探讨大数据分析能力对企业绩效的影响,基于以资源基础理论和动态能力理论,本研究构建了大数据分析能力、市场敏捷性、组织韧性以及企业绩效之间关系的研究模型。实证结果显示:大数据分析能力对企业绩效有正向影响;市场敏捷性在二者之间起着中介作用;同时组织韧性正向调节市场敏捷性的中介作用。研究结论为推动企业展开大数据分析提升企业绩效具有指导意义。

序列稀疏自回归方法及其在美股做空数据分析上的应用

采用序列稀疏回归的思路来处理向量自回归模型,并设计适用于大规模时间序列数据分析的序列稀疏自回归方法。研究表明:从因子角度刻画向量自回归模型可以有效地将稀疏矩阵估计问题分解成稀疏奇异向量的估计问题,从而极大地提高了计算效率。以1523家美股上市公司1973年1月—2014年12月的做空数据为例,利用此方法探索公司之间的大规模做空关联网络。研究发现:此方法可以有效地恢复股票做空份额(即某一公司的空头股份数量)与股票收益率之间隐藏的关联网络,对于股票风险溢价研究具有一定启发意义。

大数据分析在服装企业绩效评价中的应用研究——以M企业为例

文章主要探讨了大数据分析在服装企业绩效评价中的应用,以M企业为例,指出了现行绩效评价中存在的问题,并提出了改进策略。研究认为,大数据分析可以帮助服装企业实现长期稳定发展,提高信息整合能力,优化绩效评价模式,为服装市场的发展提供引导,为服装企业决策提供更可靠的依据。