长链非编码RNA POT1-AS1在宫颈癌顺铂耐药中的作用研究

背景同步放化疗是晚期宫颈癌(cervical cancer,CC)的治疗方法,顺铂(cisplatin,CDDP)是目前临床化疗使用的主要药物之一,CDDP耐药的发生严重制约了其临床应用,因此针对CDDP耐药发生机制的研究对CC的治疗至关重要。目的探索长链非编码RNA(long non-coding RNA,lncRNA)POT1-AS1在宫颈癌CDDP耐药中的作用。方法基于TCGA数据库,分析POT1-AS1在CC组织及正常组织中的表达情况,并分析POT1-AS1的表达量与预后的关系。采用CCK-8实验评估CDDP处理后的耐药细胞系和亲本细胞系、siPOT1-AS1组和siNC组的活力并测定相应的半抑制浓度(the half maximal inhibitory concentration,IC50)。实时荧光定量PCR(quantitative real-time PCR,qPCR)检测POT1-AS1在耐药细胞系及相应亲本细胞系中的表达以及POT1-AS1表达与CDDP作用时间的相关性。克隆形成实验检测POT1-AS1对CDDP耐药细胞增殖情况的影响。PI/DAPI双染荧光用于评估POT1-AS1与CDDP诱导的细胞死亡的相关性。结果POT1-AS1在CC肿瘤组织中高表达,并与不良预后相关。耐药细胞系的细胞活力及IC50值显著高于亲本细胞系(P<0.001),POT1-AS1沉默组的细胞活力及IC50值显著低于阴性对照(negative control,NC)组(P<0.001),差异均有统计学意义。POT1-AS1在耐药细胞系中的表达显著高于亲本细胞系(P<0.001),且随着CDDP给药时间的延长而增加。沉默POT1-AS1后可显著抑制耐药细胞的增殖能力(P<0.01)。与NC组相比,POT1-AS1沉默组的CC耐药细胞死亡率显著增加(P<0.01),尤其是在加入CDDP作用后(P<0.01)。结论POT1-AS1与宫颈癌CDDP耐药密切相关,并通过抑制CDDP诱导的细胞死亡发挥促癌作用。

基于改进POT模型的混凝土浇筑仓温度双控指标拟定

基于小概率法或最大熵法拟定浇筑仓温度双控指标时对样本数据的极端值保留程度欠缺,而现有文献关于温度双控指标拟定所选取的典型龄期没有明确的物理意义。为避免混凝土浇筑仓温度超过容许最高温度,结合某混凝土坝在高温季节浇筑仓实测温度,采用POT模型拟定了混凝土浇筑仓在绝热温升半熟龄期下的温度双控指标。为了提高结果可靠性,选用基于3σ准则改进的阈值确定方法,并提出了一种改进的POT模型条件概率确定方法。工程实例分析表明:采用改进POT模型与典型小概率法拟定的温度双控指标较为接近,但由于POT模型重点考虑了极端条件下的浇筑仓温度,对极端事件概率下的估计更为准确,由此求出的温度双控指标更合理。此外,选取混凝土浇筑仓在绝热温升半熟龄期作为拟定温度双控指标的典型龄期更利于工程推广。

极值BMM模型与POT模型对面板堆石坝安全监控指标拟定的比较研究

研究极值理论中极值BMM模型和POT模型在大坝安全监控指标拟定上的运用,通过引用经济学上的分位数和极端风险(VaR)值的概念,根据对应公式计算出相应数值进行量化比较分析。研究结果表明,极值BMM模型和POT模型在高置信水平下均能反映出数据的极端风险状况;在99%置信水平下两模型VaR值均大于在95%置信水平下的VaR值;在99%置信水平下极值BMM模型计算出的VaR值比POT模型下的VaR值更大,且接近于拟定指标,表明极值BMM模型下VaR值更能反映出数据的极值状态;在指标拟定方面,极值BMM模型较为适合拟定数据范围内的警戒指标,而POT模型指标拟定结果是超越样本数据本身,具有一定的预测性,适合拟定为样本数据的预测指标。

极端VaR风险测度的新方法:QRNN+POT

由于金融时间序列极端尾部数据的稀疏性,一方面非线性分位数回归存在非线性函数形式选择困难;另一方面非线性分位数回归的极端VaR风险测度精度一直不高.为此,提出了使用神经网络分位数回归(QRNN)模拟金融系统的非线性结构,并使用极值理论的POT方法弥补非线性分位数回归对极端尾部数据信息处理能力的不足,得到了一个新的金融风险测度方法:QRNN+POT,给出了其基本算法,并将其应用于极端VaR风险测度.选取了世界范围内代表性国家股票市场为研究对象,从样本内与样本外两个方面实证比较了QRNN+POT方法与已有的非线性分位数回归模型在VaR风险测度中的表现,结果表明:第一,直接使用非线性分位数回归模型能够准确地得到正常VaR风险测度,而极端VaR风险测度效果却差强人意;第二,使用QRNN+POT方法,极大地改善了极端VaR风险测度效果,能够有效地描述金融危机期间出现的极端风险.

度量银行操作风险的POT幂律模型及其应用

本文在极值理论的POT模型基础上,建立了基于分维的POT幂律模型,给出了POT模型的阈值选择的理论解释,还给出了满足尾部分布适合幂律的条件。分析表明,此模型较已有方法能更方便地估计尾部参数,对小样本情形研究厚尾问题提供了新的思路。此外,为计算操作风险损失和的在险价值(VaR)问题,本文引入保险理论里的随机和模型,并给出了计算操作风险在险值的简化公式。

平稳序列的POT模型及其在汇率风险价值中的应用

经典的极值模型要求数据是独立同分布的,本文考虑平稳序列,引入极值指标,并利用分串方法,建立POT模型,对VaR和CVaR进行估计,最后对日元/美元的汇率进行实证研究。通过比较发现,引入极值指标后,提高了VaR估计的精度。

基于POT模型的大坝位移预警指标实时估计

大坝服役过程中,对其预警指标进行实时估计具有重要意义。基于极值理论,针对大坝位移历史监测序列,拟定合理的阈值,利用广义帕累托分布（GPD）对超阈值序列进行刻画,结合大坝失事概率,建立位移预警指标估计超阈值（POT）模型。通过实时更新建模序列,完成对位移预警指标的实时估计。针对某混凝土重力拱坝29号坝段某测点在典型时间段2007年~2009年、2007年~2010年和2007年~2011年的位移监测数据,利用POT和传统区间极值（BMM）模型分别完成对2010年、2011年和2012年位移预警指标的估计,验证了POT模型比传统区间极值（BMM）模型更加安全合理。

极值BMM与POT模型对沪深股市极端风险的比较研究

基于VaR理论正态性假设导致的尾部风险低估问题,本文研究了极值理论BMM与POT模型,并对沪深股市极端风险进行了实证分析。研究结果表明,涨停限制抑制了沪深股市极端风险数据的异质性,致使厚尾分布线向内收敛,在较高置信水平下POT模型最为有效,两个指标VaRPOT、CVaRPOT均真实地反映了极端风险;在较低置信水平下正态VaR模型反而存在高估的假象,BMM模型则存在低估的问题,此时POT模型仍是最有效模型,但CVaRPOT替代VaRPOT成为描述极端风险及其性质的有效指标。

拟南芥POT基因密码子使用特性分析

运用CodonW程序对拟南芥(Arabidopsis thaliana)POT基因密码子组成、同义密码子使用频率和全长编码区密码子进行分析。结果表明,拟南芥POT基因密码子适应指数(CAI)与同义密码子第三位碱基含量(C3s)、密码子偏爱指数(CBI)均呈显著正相关(P<0.05),与最优密码子使用频率(FOP)呈极显著正相关(P<0.01)。有效密码子数(ENC)与同义密码子第三位碱基含量(C3s)呈显著正相关(P<0.05),与GC3s呈极显著正相关(P<0.01),与同义密码子第三位碱基含量(T3s)呈极显著负相关(P<0.01)。拟南芥POT基因密码子使用相对概率(RSCU)>1的密码子多以碱基A或T结尾。

基于POT方法的商业银行操作风险极端值估计

对于商业银行而言,操作风险已经成为与市场风险和信用风险同样重要的风险。本文利用极值理论超越样本的估计能力,采用极值理论中对数据要求量较少,可以进行单步预测的超阈值(POT)方法对我国商业银行操作损失极端值分布进行估计,以均值超额函数图和拟合直线的交点确定阈值,估计出给定置信水平之下操作风险损失的分位数,从而使得国内商业银行操作风险监管资本的计算成为可能。

基于CVaR-POT模型的我国银行业操作风险度量研究

低频、高损失的风险是与操作风险损失分布尾部损失事件相联系的风险,其对所需计提的操作风险资本有显著的影响。文章利用条件风险价值理论CVaR和POT模型对我国银行业的整体操作风险状况进行度量研究,估算了针对内部欺诈、外部欺诈和客户、产品以及业务操作这3种低频高危操作风险损失事件类型给我国银行业造成的损失,以及在99.9%的置信水平下我国银行业一年内平均所需计提的操作风险资本金的数量,分析了极值理论在操作风险度量方面的研究前景。

用POT方法估计损失分布尾部的效应分析

在再保险中,对高超额层选取及定价等问题的讨论有着重要意义,从而引出对如何选取好的统计模型来拟合大的观测值这一问题的讨论。针对这一问题,我们考虑了POT方法(peaks over thoreholdapproach),即根据极值理论(EVT),用模拟的方法对这一方法进行评价,指出了POT方法的若干优缺点陷。

基于POT-GPD损失分布的农业自然灾害VAR估算

近年来,干旱、洪涝、雪灾等极端气象灾害频发,强烈冲击农业生产和粮食安全,科学估算农业自然灾害给粮食产出带来的风险价值,对预警农业自然灾害、确保粮食安全具有重要意义。文章针对农业自然灾害大灾损失的低频高损、数据稀少的特点,采用极值理论中的POT模型对历史观测值超阀值数据进行建模,运用GPD模型对农业自然大灾损失进行拟合,模拟计算农业自然灾害VAR值,为农业自然灾害预警和粮食安全储备提供科学依据。

基于POT模型的风险价值估计

绝大多数风险价值的计算方法都将正态分布作为最基本的假设前提 ,然而大量的实证研究表明 ,金融回报序列往往呈现出明显的尖峰厚尾特性 ,这使得在正态分布假设下所计算出的风险价值常常会低估实际风险。其原因在于正态分布假设不能很好的体现回报分布的尾部特征。文章尝试引入 POT( Peak OverThreshold)模型来克服正态分布的这一缺陷 。

基于SV-POT模型的黄金市场的动态VaR预测

针对黄金市场呈现的"尖峰厚尾"和波动持续性等特征,选用SV(stochastic volatility)模型来刻画。将SV模型与基于POT(peak over threshold)模型的极值理论相结合,建立SVPOT的组合模型,预测该金融市场的动态VaR(value at risk)。最后,与GARCH-POT模型相比得出:基于随机波动模型的SV-POT模型在一定程度上能更精确地预测动态VaR。

Pot 2在稻瘟病菌群体结构分析中的应用

利用稻瘟病菌的一段倒位重复序列Pot2设计的一对引物直接对稻瘟病菌的DNA进行PCR扩增。根据带型相似性大于 80 %为度可将国际水稻所一个稻瘟病圃上的 31 0个菌株划分 6个宗亲群 (lineage)。这些依分子标记划分的宗亲群与品种的遗传背景有密切关系 ,而且各宗亲群在水稻不同生育期有不同的波动方式。

吉林省部分水稻品种稻瘟病菌Pot2指纹分析

采用Pot2-rep-PCR指纹图谱法分析了吉林省部分水稻品种稻瘟病组织,发现所有病组织都能扩增出条带,扩增的片段长度为0.5～3.0kb,扩增的DNA片段数为1～6,而且各病组织在约600bp处共有1条带.经聚类分析,在80%遗传相似水平下,可将供试的15个样品分为7个谱系.不同地域同一水稻品种上的稻瘟病菌生理小种指纹不同.

基于MCMC参数估计的POT极值理论度量影子银行与A股市场VaR-ES

2008年次贷危机爆发后,美国学术界进行了大量研究检验影子银行与股票市场的极值情况。在此背景下,笔者研究中国影子银行的极值风险,对今后进一步研究极值影响性作出铺垫。对极值数据的分布函数,通常无法用高斯分布或者t分布来有效表达。金融时间序列的尖峰、拖尾、右偏情况,可以基于广义帕累托分布的POT模型进行对极值数据的拟合,确定超出安全阈值的极值数据的分布形式。利用Gibbs抽样的贝叶斯MCMC模拟方法来估计模型的参数,可以解决当样本数据不足时极大似然估计中误差增大的问题,提高数据的拟合效果。笔者首次基于POT模型对中国影子银行与A股市场的极值进行实证研究,确定阈值后分别测算了MCMC估计和MLE估计下的VaR和ES。结果发现:上证成交量极值风险更大,影子银行极值风险相对较小。

我国商业银行的系统性风险测度及影响因素研究——基于CCA-POT-Copula方法的分析

本文基于CCA方法测度我国商业银行的个体风险,利用POT-Copula方法考察危机时期银行间违约相关性的变化,并对商业银行的系统性风险贡献及其影响因素进行实证分析。结果表明:在当前深化金融改革时期,我国商业银行的个体风险急剧攀升;与国有大型商业银行和城市商业银行相比,全国性股份制商业银行的系统性风险溢出效应总体较高;各商业银行的系统性风险贡献呈现明显的时变特征;杠杆率高、盈利能力强和业务复杂程度高的商业银行具有更高的系统性风险贡献。本研究为监管当局根据商业银行的系统性风险制定逆周期的宏观审慎监管政策提供了有益参考。