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Integrated causal inference modeling uncovers novel causal factors and potential therapeutic targets of Qingjin Yiqi granules for chronic fatigue syndrome
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作者 Junrong Li Xiaobing Zhai +6 位作者 Jixing Liu Chi Kin Lam Weiyu Meng Yuefei Wang Shu Li Yapeng Wang Kefeng Li 《Acupuncture and Herbal Medicine》 2024年第1期122-133,共12页
Objective:Chronic fatigue syndrome(CFS)is a prevalent symptom of post-coronavirus disease 2019(COVID-19)and is associated with unclear disease mechanisms.The herbal medicine Qingjin Yiqi granules(QJYQ)constitute a cli... Objective:Chronic fatigue syndrome(CFS)is a prevalent symptom of post-coronavirus disease 2019(COVID-19)and is associated with unclear disease mechanisms.The herbal medicine Qingjin Yiqi granules(QJYQ)constitute a clinically approved formula for treating post-COVID-19;however,its potential as a drug target for treating CFS remains largely unknown.This study aimed to identify novel causal factors for CFS and elucidate the potential targets and pharmacological mechanisms of action of QJYQ in treating CFS.Methods:This prospective cohort analysis included 4,212 adults aged≥65 years who were followed up for 7 years with 435 incident CFS cases.Causal modeling and multivariate logistic regression analysis were performed to identify the potential causal determinants of CFS.A proteome-wide,two-sample Mendelian randomization(MR)analysis was employed to explore the proteins associated with the identified causal factors of CFS,which may serve as potential drug targets.Furthermore,we performed a virtual screening analysis to assess the binding affinity between the bioactive compounds in QJYQ and CFS-associated proteins.Results:Among 4,212 participants(47.5%men)with a median age of 69 years(interquartile range:69–70 years)enrolled in 2004,435 developed CFS by 2011.Causal graph analysis with multivariate logistic regression identified frequent cough(odds ratio:1.74,95%confidence interval[CI]:1.15–2.63)and insomnia(odds ratio:2.59,95%CI:1.77–3.79)as novel causal factors of CFS.Proteome-wide MR analysis revealed that the upregulation of endothelial cell-selective adhesion molecule(ESAM)was causally linked to both chronic cough(odds ratio:1.019,95%CI:1.012–1.026,P=2.75 e^(−05))and insomnia(odds ratio:1.015,95%CI:1.008–1.022,P=4.40 e^(−08))in CFS.The major bioactive compounds of QJYQ,ginsenoside Rb2(docking score:−6.03)and RG4(docking score:−6.15),bound to ESAM with high affinity based on virtual screening.Conclusions:Our integrated analytical framework combining epidemiological,genetic,and in silico data provides a novel strategy for elucidating complex disease mechanisms,such as CFS,and informing models of action of traditional Chinese medicines,such as QJYQ.Further validation in animal models is warranted to confirm the potential pharmacological effects of QJYQ on ESAM and as a treatment for CFS. 展开更多
关键词 causal factors causal graph analysis Chronic fatigue syndrome Drug targets Mendelian randomization Qingjin Yiqi
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Identification of Traffic Accident Causal Factors Through Dynamic Driving Behavior Analysis
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作者 王武宏 孙逢春 刘淑艳 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2000年第4期472-478,共7页
The reliability expression of dynamic driving behavior is derived from the driving shaping behavioural model; and then, in accordance with the combination of computer simulation and mathematical expression of driving ... The reliability expression of dynamic driving behavior is derived from the driving shaping behavioural model; and then, in accordance with the combination of computer simulation and mathematical expression of driving reliability, an approach for assessing the effect of driving erroneous actions on the dynamic performance of the driver vehicle system is presented. The analysis of driving erroneous actions in the driver vehicle system has been performed to show that the reliability during perception with variety widely could result in the incidents and/or accidents in traffic system. 展开更多
关键词 traffic accident causal factors driving reliability driving error traffic safety
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Mendelian Randomization Study of Causal Relationship between Inflammatory Factors and Vascular Dementia and Chinese Herbal Medicines Screening for Prevention and Treatment
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作者 Jinzhi Zhang Wei Chen +8 位作者 Guifeng Zhuo Chun Yao Mingyang Su Bingmao Yuan Xiaomin Zhu Zizhen Zhou Fengyi Lei Yulan Fu Lin Wu 《Journal of Biosciences and Medicines》 2024年第10期270-284,共15页
Objective: This study aims to examine the causal relationship between inflammatory factors and the probability of developing vascular dementia (VD) using Mendelian Randomization (MR) and Chinese herbal medicine predic... Objective: This study aims to examine the causal relationship between inflammatory factors and the probability of developing vascular dementia (VD) using Mendelian Randomization (MR) and Chinese herbal medicine prediction method, and to screen potential Chinese herbal medicines for the prevention and treatment of VD. Methods: Single nucleotide polymorphisms (SNPs) that exhibit a strong association with vascular dementia (VD) were identified as instrumental variables from the summary statistics of genome-wide association studies (GWAS). The primary analytical method employed was inverse variance weighting (IVW), while auxiliary analyses included the MR-Egger method, weighted median method, simple model, and weighted model. A two-way Mendelian randomization analysis was conducted to assess the causal relationship between inflammatory factors and the risk of VD, thereby identifying the key inflammatory factors involved. The MR-Egger intercept test and Cochran’s Q test were employed to assess the horizontal polymorphism and heterogeneity of instrumental variables. A sensitivity analysis was conducted by excluding one method at a time. Ultimately, based on key inflammatory factors, predictions for the prevention and treatment using traditional Chinese medicine were made, along with the screening of homologous herbal remedies. Results: Based on the results of the forward MR, the probability of developing VD was elevated when the inflammatory factors CXCL10 and CXCL5 were expressed at higher levels, whereas the probability of developing VD decreased as the expression levels of IL-13 and IL-20RA increased. These findings were supported by the assessment of pleiotropy, heterogeneity, and sensitivity. The results of the reverse MR analysis showed that there was no causal relationship between VD, as an exposure dataset, and these four inflammatory factors. According to the key inflammatory factors, 37 Chinese herbal medicines such as Siraitia grosvenorii were selected. Their characteristics including four natures, five flavors, channel tropism and treatment efficiency were cold, warm, neutral, pungent, sweet, bitter, lung meridian, spleen meridian, liver meridian, kidney meridian and clearing heat. Among them, Siraitia grosvenorii, Poria with hostwood, Perilla frutescens, and Radix Platycodi were all medicine and food homologous Chinese herbal medicines. Conclusions: The increase of CXCL10 and CXCL5 expression levels can increase the risk of VD, and the increase of IL-13 and IL-20 RA expression levels can reduce the risk of VD. Siraitia grosvenorii and other Chinese herbal medicines might be potential sources of therapeutic drugs for the treatment of VD. Medicine and food homologous Chinese herbal medicines, such as Siraitia grosvenorii, Poria with hostwood, Perilla frutescens, and Radix Platycodi, may help the elderly population with corresponding Traditional Chinese Medicine (TCM) constitutions to prevent VD. 展开更多
关键词 Inflammatory factors Vascular Dementia Mendelian Randomization Study causal Association Chinese Medicine Prediction Medicine and Food Homology
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Quantifying the impact of earthquakes and geological factors on spatial heterogeneity of debris-flow prone areas:A case study in the Hengduan Mountains
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作者 HU Xudong SHEN Yitong +6 位作者 HU Kaiheng XU Wennian LIU Daxiang HE Songtang GAO Jiazhen WEI Li LIU Shuang 《Journal of Mountain Science》 SCIE CSCD 2024年第5期1522-1533,共12页
Understanding the spatial heterogeneity of debris-flow-prone areas holds significant implications for regional risk management, particularly in seismically active regions with geological faults. Despite the significan... Understanding the spatial heterogeneity of debris-flow-prone areas holds significant implications for regional risk management, particularly in seismically active regions with geological faults. Despite the significance of this knowledge, a comprehensive quantification of the influence of regional topographical and geological factors on the spatial heterogeneity of debris-flow-prone areas has been lacking. This study selected the Hengduan Mountains, an earthquake-prone region characterized by diverse surface conditions and complex landforms, as a representative study area. An improved units zoning and objective factors identification methodology was employed in earthquake and fault analysis to assess the impact of seismic activity and geological factors on spatial heterogeneity of debrisflow prone areas. Results showed that the application of GIS technology with hydrodynamic intensity and geographical units analysis can effectively analyze debris-flow prone areas. Meanwhile, earthquake and fault zones obviously increase the density of debrisflow prone catchments and make them unevenly distributed. The number of debris-flow prone areas shows a nonlinear variation with the gradual increase of geomorphic factor value. Specifically, the area with 1000 m-2500 m elevation difference, 25°-30° average slope, and 0.13-0.15 land use index is the most favorable conditions for debris-flow occurrence;The average annual rainfall from 600 to 1150 mm and landslides gradient from 16° to 35° are the main causal factors to trigger debris flow. Our study sheds light on the quantification of spatial heterogeneity in debris flow-prone areas in earthquake-prone regions, which can offer crucial support for post-debris flow risk management strategies. 展开更多
关键词 debris-flow prone areas causal factors GIS-based method spatial heterogeneity Hengduan Mountains
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基于DEMATEL-ISM方法的水电站机组检修作业安全事故致因链分析 被引量:3
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作者 晋良海 张荣昊 +3 位作者 明华军 李钰涵 李晨曦 邹颂香 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2024年第1期37-43,51,共8页
针对水电站机组检修作业种类和危险因素多、安全事故频发等问题,通过文献挖掘与专家访谈方式,对水电站机组检修作业安全影响因素类别进行了划分。基于DEMATEL-ISM方法,构建了安全事故致因多层次递阶ISM模型来确定事故致因因素层级,通过... 针对水电站机组检修作业种类和危险因素多、安全事故频发等问题,通过文献挖掘与专家访谈方式,对水电站机组检修作业安全影响因素类别进行了划分。基于DEMATEL-ISM方法,构建了安全事故致因多层次递阶ISM模型来确定事故致因因素层级,通过剖析事故致因因素的中心度和权重,挖掘关键致因因素和推求事故致因链的路径权重,厘定关键致因链。采用该模型对某水电站致因链进行了分析,结果表明,安全检查不到位为关键致因因素,“安全检查不到位→违规作业→设备的问题→粉尘、油漆等有害物质”为关键致因链。 展开更多
关键词 水电站机组检修 DEMATEL-ISM方法 事故致因链 致因因素权重 路径权重
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基于内-外因理论和Apriori算法的动火作业事故分析
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作者 国汉君 江益 +4 位作者 姚勇征 曹海滨 唐珂 刘伟 康荣学 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期101-109,共9页
为研究动火作业事故致因及其相互作用,采用Apriori关联规则算法和内-外因理论相结合的方法,对2013-2023年100起动火作业事故致因进行深入分析。根据内-外因事故致因理论,从作业人员、设备设施、作业场所和作业管理4个方面对事故原因进... 为研究动火作业事故致因及其相互作用,采用Apriori关联规则算法和内-外因理论相结合的方法,对2013-2023年100起动火作业事故致因进行深入分析。根据内-外因事故致因理论,从作业人员、设备设施、作业场所和作业管理4个方面对事故原因进行分类,分析不同事故原因的发生频数,构建动火作业事故致因因素集;采用Apriori算法挖掘事故致因间的关联关系,对强关联规则进行具体分析。研究结果表明:作业前检查不到位、安全教育培训不到位、安全主体责任落实不到位等是导致动火作业事故发生的关键致因因素,在此基础上提出针对动火作业安全的预防措施,并构建动火作业安全管控策略。研究结果可为揭示动火作业事故预防的关键点,减少动火作业事故的发生提供参考。 展开更多
关键词 动火作业 APRIORI算法 致因因素 事故预防
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基于改进Apriori算法的道路运输事故致因分析
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作者 李文勇 卢睿 +4 位作者 廉冠 吴樱梓 陈杰 王文宇 梁钰瑶 《大连交通大学学报》 CAS 2024年第5期16-23,共8页
为深入研究我国道路运输事故的致因因素,探究各因素之间的相关联系,提出一种改进的关联规则算法,并将其运用于道路运输事故数据分析。首先,将预处理后的数据进行分类,建立多维层体系框架;其次,对影响事故属性的因素进行灰色关联分析,生... 为深入研究我国道路运输事故的致因因素,探究各因素之间的相关联系,提出一种改进的关联规则算法,并将其运用于道路运输事故数据分析。首先,将预处理后的数据进行分类,建立多维层体系框架;其次,对影响事故属性的因素进行灰色关联分析,生成新的候选项集;最后,运用考虑定向约束的Apriori算法挖掘关联规则。基于广西壮族自治区2019—2022年道路运输事故数据并对其进行详细分析,结果表明:道路运输事故中夜间时段发生事故的原因大多为疲劳驾驶,由于驾驶员行车速度不当造成追尾事故的发生。与运用传统的Apriori算法相比,该方法生成的无效规则减少了69.15%,准确率提高了49.14%,在保证准确性提升的前提下大大提高算法的效率。 展开更多
关键词 道路运输事故 致因因素 关联规则 APRIORI算法 灰色关联分析
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油气管道事故原因分类模型及其社会网络分析
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作者 宫运华 张喆 范志炜 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期34-40,共7页
为提高油气管道事故预防策略的有效性,首先,基于系统理论事故建模与过程(STAMP)模型及人为因素分析与分类系统(HFACS)模型,建立油气管道事故预防控制结构,分析国内外35起油气管道事故原因,并依据扎根理论对分析结果进行统计编码,得出油... 为提高油气管道事故预防策略的有效性,首先,基于系统理论事故建模与过程(STAMP)模型及人为因素分析与分类系统(HFACS)模型,建立油气管道事故预防控制结构,分析国内外35起油气管道事故原因,并依据扎根理论对分析结果进行统计编码,得出油气管道事故原因分类模型;其次,应用社会网络分析法构建油气管道事故原因关系网络,通过核心—边缘分析、中心性分析和关联方向指数分析,识别油气管道事故原因中核心及具有高关联性和强影响力因素。研究结果表明:油气管道事故原因分类模型包含6个层次:政府及监管部门因素、第三方因素、运营商组织因素、运营商不安全监督、现场人员不安全行为的前提条件、现场人员的不安全行为,并可将其细分为22个最底层原因因素。其中,政府及监管部门因素、运营商组织因素、运营商不安全监督和第三方因素均为核心因素;制度缺陷、监督不充分、运行计划不当、第三方破坏行为、管材与焊缝缺陷、施工/维修/配件问题、技能失误均为具有高关联性和强影响力因素。 展开更多
关键词 系统理论事故建模与过程(STAMP)模型 人为因素分析与分类系统(HFACS)模型 油气管道 事故原因 分类模型 社会网络分析
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6种代谢产物与特应性皮炎的因果关联:双向双样本孟德尔随机化研究
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作者 魏艳 孙妍 +2 位作者 王丽娟 邵帅 郑焱 《西安交通大学学报(医学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期801-808,共8页
目的采用双向双样本孟德尔随机化(MR)分析来研究代谢产物与特应性皮炎(AD)之间的因果关系。方法从全基因组关联研究(GWAS)的汇总数据中提取与代谢产物相关的单核苷酸多态性(SNP)位点作为工具变量(IV)。使用R软件中的TwoSampleMR包对6种... 目的采用双向双样本孟德尔随机化(MR)分析来研究代谢产物与特应性皮炎(AD)之间的因果关系。方法从全基因组关联研究(GWAS)的汇总数据中提取与代谢产物相关的单核苷酸多态性(SNP)位点作为工具变量(IV)。使用R软件中的TwoSampleMR包对6种代谢物与AD之间的因果关联进行分析。所采用的主要方法包括逆方差加权法(IVW)、MR Egger和加权中位数法。使用Cochran’Q统计量进行异质性检验,MR Egger截距检验水平多效性,使用“留一法”进行敏感性分析。结果IVW分析结果显示,抗坏血酸(OR=0.861,95%CI:0.751~0.987)、花生四烯酸(OR=0.363,95%CI:0.193~0.683)、可的松(OR=0.447,95%CI:0.221~0.906)与AD的发生呈负相关;尿苷(OR=3.473,95%CI:1.043~11.562)、5-羟色胺(OR=1.896,95%CI:1.007~3.571)及2-羟基戊二酸(OR=2.158,95%CI:1.186~3.924)与AD的发生呈正相关,差异均具有统计学意义。结论遗传学预测的代谢产物与AD风险增加具有因果关联,但尚无显著证据支持AD与上述6种代谢产物之间的因果关系。 展开更多
关键词 特应性皮炎(AD) 孟德尔随机化(MR) 因果关联 代谢产物 逆方差加权法(IVW)
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变量之间的影响关系和多重影响因素的共同作用类型
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作者 温忠麟 王一帆 +1 位作者 马鹏 孟进 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第10期1462-1470,I0010,共10页
探讨研究变量之间的关系是心理学和其他社科领域实证研究的主要工作。基于问卷调查的实证文章多数涉及变量之间的“影响关系”,但这个概念未有明确界定,经常被人理解为相关关系或者因果关系,无论哪种情况都会带来问题,尤其在中介效应研... 探讨研究变量之间的关系是心理学和其他社科领域实证研究的主要工作。基于问卷调查的实证文章多数涉及变量之间的“影响关系”,但这个概念未有明确界定,经常被人理解为相关关系或者因果关系,无论哪种情况都会带来问题,尤其在中介效应研究中更为突出。本文将影响关系定义为有方向性的相关关系,从外延和内涵上揭示了相关、影响和因果三者之间的关系;提供了多种途径为影响关系建模找到理据;讨论了一个结果变量的多重影响因素的共同作用类型。本文将为问卷研究中的变量之间关系研究提供理论支撑。 展开更多
关键词 影响关系 相关关系 因果关系 影响因素 中介变量 调节变量
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因素空间理论下的因果概率推理分类算法研究
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作者 曾繁慧 胡光闪 +1 位作者 孙慧 汪培庄 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期1042-1051,共10页
机器学习方法与因果推理结合能极大地提升方法性能。为探究因果概率正逆向推理的分类效果,基于因素空间理论下的因素概率论,利用条件概率,研究正向因素概率推理原理及模型并提出正向因果概率推理分类法(forward causal probabilistic in... 机器学习方法与因果推理结合能极大地提升方法性能。为探究因果概率正逆向推理的分类效果,基于因素空间理论下的因素概率论,利用条件概率,研究正向因素概率推理原理及模型并提出正向因果概率推理分类法(forward causal probabilistic inference classification algorithm,FCPIC)和简化条件的可取度分类法;研究逆向因素概率推理原理及模型并结合贝叶斯网络提出逆向因果概率推理分类法(reverse causal probabilistic inference classification algorithm,RCPIC)。将3个分类算法与KNN(K-Nearest neighbor)和SVM(support vector machine)算法进行实例对比验证,研究结果表明:FCPIC算法、可取度分类算法和RCPIC算法简单有效、具有可行性和实用性,且可取度分类法和RCPIC算法性能优于SVM和KNN算法,FCPIC算法对实际数据预测中必要类有查全需求的情况更优。研究结论丰富了因素空间的理论研究和应用价值。 展开更多
关键词 因素空间 因果概率推理分类法 可取度分类法 贝叶斯网络 因素概率论 条件概率 因果关系 人工智能
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理解全球通货膨胀分化:全要素生产率的视角
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作者 李连发 《中山大学学报(社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2024年第6期378-389,共12页
进入21世纪,全球主要经济体出现了通货膨胀分化的现象。通胀分化在2017年至2022年期间逐渐形成,并于2022年9月开始逐步进入缓和阶段。通胀分化前,2001—2017年期间,中国、英国、德国、美国和日本的全要素生产率均呈现正增长,累计增速介... 进入21世纪,全球主要经济体出现了通货膨胀分化的现象。通胀分化在2017年至2022年期间逐渐形成,并于2022年9月开始逐步进入缓和阶段。通胀分化前,2001—2017年期间,中国、英国、德国、美国和日本的全要素生产率均呈现正增长,累计增速介于3%至22%之间。2017年后全球通胀分化现象出现,在短期内,西方样本国家全要素生产率对核心通胀率的抑制作用呈现不同程度的弱化,各国核心通胀率随之上升,这些国家未来全要素生产率增长面临的不确定性加大。通胀分化的现象揭示了全要素生产率意义上的分化。与核心通胀率上升的西方样本国家相比,中国全要素生产率增长对核心通胀率抑制作用较强,中国未来全要素生产率增长更具确定性。面对通胀分化,在中国经济安全前提下,需要继续保持开放;开放是中国全要素生产率提高的推力,全要素生产率提升是中国价格稳定的长期保证。 展开更多
关键词 通货膨胀 核心通胀率 全要素生产率 格兰杰因果
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基于多方法的中医体质动态变化因素分析
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作者 罗悦 鲁建富 +2 位作者 郑运松 包蕾 温川飙 《Digital Chinese Medicine》 CAS CSCD 2024年第1期56-67,共12页
目的基于一般统计学、Apriori-DEMATEL算法、DoWhy因果推理框架等方法探究中医体质动态变化影响因素。方法对18-60岁人群进行中医体质识别数据的动态采集,包括采集时间、体质类型以及饮食习惯、睡眠习惯、睡眠时间、运动习惯、情绪状态... 目的基于一般统计学、Apriori-DEMATEL算法、DoWhy因果推理框架等方法探究中医体质动态变化影响因素。方法对18-60岁人群进行中医体质识别数据的动态采集,包括采集时间、体质类型以及饮食习惯、睡眠习惯、睡眠时间、运动习惯、情绪状态、压力情况、生活环境、工作/生活变故、家庭氛围、出差频次、加班情况11个体质影响因素。采用一般统计分析分析不同类型体质变化对应影响因素的相对百分比,采用Apriori-DEMATEL算法分析饮食习惯等11种体质影响因素与体质变化之间的相关性,采用DoWhy因果推理框架分析饮食习惯、睡眠习惯、睡眠时间、运动习惯、情绪状态、压力情况之间的因果关系。探讨构成类型转换变化因素的频率,确定构成类型动态变化的关键影响因素。结果经过预处理后形成13536条有效数据,基于Apriori-DEMATEL算法将因素划分成饮食习惯、睡眠习惯、睡眠时间、运动习惯、情绪状态和压力情况这6个原因因素及居住环境、工作/生活变故、家庭氛围、出差频次和加班情况这5个结果因素。结合一般统计学分析发现,在原因因素中饮食习惯、睡眠习惯、睡眠时间和压力情况这4个因素的变化对其他因素的影响程度大,在体质调摄过程中,应对上述4个因素重点关注,保持体质的平衡;在5个结果因素里面,工作/生活变故和家庭氛围这两个因素的数值绝对值较大,说明这两个因素易受其他因素的影响。饮食习惯、睡眠习惯、睡眠时间、运动习惯、情绪状态和压力情况这六个因素变化的中心度较高,说明这六个因素的变化是体质发生改变的重要性因素。根据各因素对应体质变化频数统计发现以上六个因素的变化在气虚质、平和质和特禀质间的体质转变频数占比较大,说明这六个因素的改变对这三种体质类型的变化发挥重要作用。结合Apriori-DEMATEL算法和DoWhy因果推理框架分析的结果,推断饮食习惯和睡眠时间通过影响其他因素的变化间接导致体质变化。结论本文从动态数据和多种分析方法入手,探讨了中医体质动态变化的影响因素,结果表明饮食习惯、睡眠习惯、睡眠时间、运动习惯、情绪状态和压力情况的变化对气虚质、平和质和特秉质的转化有较大影响。在日常生活中要注意这六个因素的变化,并制定相应的改善方案,减少转化为偏体质的概率。本研究也为中医体质类型动态变化的影响因素分析提供了数据支持和客观化分析参考。 展开更多
关键词 DEMATEL 中医体质类型改变 影响因素 动态数据 DoWhy因果推断框架
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两样本双向孟德尔随机化分析胃食管反流病与偏头痛间的因果效应
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作者 马佳昕 周元植 +5 位作者 陈雯雯 赵雅涵 张旭 李雅睿 和水祥 赵艳 《西安交通大学学报(医学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期262-270,共9页
目的利用两样本双向孟德尔随机化(MR)研究方法,探讨胃食管反流病与偏头痛之间发病的因果关联,为两种疾病发病风险关联提供遗传学证据支持。方法从公开发表的全基因组关联分析(GWAS)数据库中获取两样本的单核苷酸多态性(SNP)信息,筛选出... 目的利用两样本双向孟德尔随机化(MR)研究方法,探讨胃食管反流病与偏头痛之间发病的因果关联,为两种疾病发病风险关联提供遗传学证据支持。方法从公开发表的全基因组关联分析(GWAS)数据库中获取两样本的单核苷酸多态性(SNP)信息,筛选出合适的SNP作为工具变量,利用逆方差加权法(IVW)、加权中位数法(WM)、MR-Egger回归法、加权众数法以及简单模型法五种MR分析方法进行双向MR分析,并进行敏感性检验。结果IVW显示以胃食管反流病为暴露的正向MR分析结果有阳性意义[OR=1.3987,95%CI(1.1817~1.6556),P=9.59×10^(-5)],以偏头痛为暴露的反向MR分析结果无阳性意义(P>0.05),在除MR-Egger外的其他方法中得到相同的结论。正向MR(P=0.92)与反向MR(P=0.64)均未发现工具变量具有水平多效性,留一法剔除单个SNP后结果具有稳健性。结论胃食管反流病与偏头痛之间可能存在单向的因果关联,胃食管反流病是偏头痛发病的危险因素。 展开更多
关键词 胃食管反流病 偏头痛 孟德尔随机化 因果关系 危险因素
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基于孟德尔随机化分析血清炎症因子与心房颤动的因果关系
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作者 何锦涛 罗立博 +2 位作者 刘英健 薛玉梅 饶芳 《岭南心血管病杂志》 CAS 2024年第2期191-196,共6页
目的采用两个样本的孟德尔随机化方法(Medelian randomization,MR)进行因果推断,探讨血清炎症因子与心房颤动(atrial fibrillation,AF)之间的潜在关联。方法本研究选择的91种血清炎症因子数据从一项对14824名欧洲血统健康受试者进行的... 目的采用两个样本的孟德尔随机化方法(Medelian randomization,MR)进行因果推断,探讨血清炎症因子与心房颤动(atrial fibrillation,AF)之间的潜在关联。方法本研究选择的91种血清炎症因子数据从一项对14824名欧洲血统健康受试者进行的全基因组关联研究(genome-wide association study,GWAS)中获得。有关AF的合并数据来自一项大型GWAS荟萃分析研究,纳入60620例欧洲祖先的患者和970216例对照。采用逆方差加权法(inverse variance weighting,IVW)、Egger回归法(MR-Egger regression,MR-Egger)、加权中位数法(weighted median estimate,WME)、简单中位数法(simple mode)和基于模式的估计法(weighted mode)等5种MR分析方法,另外采用MR-Egger、MR-PRESSO法、Cochran′s Q test检验和留一法(Leave-One-Out)作为敏感性分析方法。结果IVW方法发现,3个血清炎症因子与AF的发生、发展存在因果关系,分别是CD40L受体浓度(OR=0.947,95%CI:0.9160.978,P=0.001),成纤维细胞生长因子5(fibroblast growth factor 5,FGF5)浓度(OR=1.064,95%CI:1.0341.095,P<0.001),白血病抑制因子受体(leukemia inhibitory factor receptor,LIFR)浓度(OR=0.908,95%CI:0.866~0.951,P<0.001)。结论基于遗传数据的研究认为血清炎症因子CD40L受体、FGF5、LIFR与AF之间存在因果关联,有望为AF发生、发展提供敏感的生物标志物,并为干预炎症因子以治疗AF提供有价值的见解。 展开更多
关键词 心房颤动 孟德尔随机化 炎症因子 因果关系
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基于文本挖掘的WUI火灾致灾因子网络构建及特征分析
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作者 袁惠 钟少波 靳薇 《计算机系统应用》 2024年第6期251-258,共8页
为预防和减少WUI火灾的发生,挖掘WUI火灾关键致灾因子,厘清致灾因子间的作用机制.本文首先基于本文挖掘技术从WUI火灾事故案例中得到致灾因子,使用Apriori算法得到致灾因子之间的关联规则.然后使用复杂网络理论构建WUI火灾致灾因子网络... 为预防和减少WUI火灾的发生,挖掘WUI火灾关键致灾因子,厘清致灾因子间的作用机制.本文首先基于本文挖掘技术从WUI火灾事故案例中得到致灾因子,使用Apriori算法得到致灾因子之间的关联规则.然后使用复杂网络理论构建WUI火灾致灾因子网络,计算网络拓扑特征参数,探析WUI火灾致灾因子网络特征.最后引入WUI火灾致因链风险度指标,挖掘出高风险连边,并提出断链措施.结果表明:WUI火灾致灾因子网络具有小世界特性,高温、强风、干旱等对其他致灾因子影响较大.燃烧废弃物、植物起火、应急响应速度、人为纵火、强风在不同致灾因子转换中具有重要作用,应加强管控.网络中风险度最高的边是燃烧废弃物→植物起火,通过颁布禁止擅自燃烧废弃物等规定,即可切断该风险链,实现对WUI火灾的预防和主动控制. 展开更多
关键词 WUI火灾 致灾因子 文本挖掘 复杂网络 拓扑特征 风险度
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基于时空认知膨胀卷积网络与多源影响因素的PM_(2.5)细粒度预测模型
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作者 刘希亮 赵俊杰 +3 位作者 张羽民 林绍福 李建强 梅强 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期333-347,共15页
为实现精确化、细粒度的PM_(2.5)浓度预测,提出了基于时空认知膨胀卷积网络(spatial-temporal cognitive dilated convolution network,ST-C-DCN)的PM_(2.5)浓度预测模型ST-C-DCN。该模型将时空因素、气象因素运用于PM_(2.5)浓度预测,... 为实现精确化、细粒度的PM_(2.5)浓度预测,提出了基于时空认知膨胀卷积网络(spatial-temporal cognitive dilated convolution network,ST-C-DCN)的PM_(2.5)浓度预测模型ST-C-DCN。该模型将时空因素、气象因素运用于PM_(2.5)浓度预测,基于因果卷积网络提取时空特征,并采用时空注意力机制优化了时空特征的提取。基于海口市空气污染数据的实验测试表明:对于单个监测站,基线模型相比,ST-C-DCN的均方根误差(root mean square error,RMSE)平均下降24.7%,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)平均下降9.93%,拟合优度(R-squared,R^(2))平均上升3.35%。对于全部监测站点的预测,ST-C-DCN在win-tie-loss(包括MSE、RMSE、MAE、R^(2))实验中,均获得了最多的获胜次数,分别为68,68、63和64。通过不同数据抽样条件下的Friedman检验,证明了ST-C-DCN对比基准有显著的性能提升。ST-C-DCN为细粒度PM_(2.5)预测提供了一个具有潜力的方向。 展开更多
关键词 PM_(2.5)预测 多源影响因素 膨胀卷积网络 贝叶斯优化 Shapley分析 Friedman检验
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去除推荐场景多混淆因子的因果去偏方法
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作者 杨庚杭 沈苏彬 《计算机技术与发展》 2024年第9期9-15,共7页
如何去除推荐场景中存在的偏差问题,是推荐系统提升效果的重大挑战。现有的推荐模型只是拟合数据,基于相关性去除偏差会受到虚假相关性的影响;基于因果关系去除偏差则由于场景复杂很难抽取更加全面的因果关系。因此,尽可能多地考虑各因... 如何去除推荐场景中存在的偏差问题,是推荐系统提升效果的重大挑战。现有的推荐模型只是拟合数据,基于相关性去除偏差会受到虚假相关性的影响;基于因果关系去除偏差则由于场景复杂很难抽取更加全面的因果关系。因此,尽可能多地考虑各因素之间的因果关系并去除偏差问题很有必要。该文从因果角度对用户行为在物品分类的分布不平衡和物品类别流行度两个混淆因子在推荐流程中的因果关系进行研究,提出考虑多因素的去混淆方法,有效去除推荐中的偏差问题。首先,分析各变量之间的因果关系并构建因果图;其次,使用前门调整和后门调整去除两个混淆因子造成的虚假相关性以及偏差;最后,将该方法应用在神经网络因子分解机上,在两个公开数据集上进行了实验并验证。从仿真实验结果可知,该方法相比于目前的最优方法都有不同程度的提升。 展开更多
关键词 因果推断 前门调整 后门调整 多混淆因子 因果图
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可改变性危险因素与原发性胆汁性胆管炎之间的因果关系:一项全面的孟德尔随机化研究
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作者 齐灿 王宁 +6 位作者 郑浩 栗雪峰 袁晓东 徐治军 秦骥伟 张树庚 朱泽斌 《肝胆外科杂志》 2024年第4期252-259,共8页
目的 早期识别可改变性危险因素对于预防原发性胆汁性胆管炎(primary biliary cholangitis, PBC)至关重要。目前认为PBC的发病机制与环境和遗传因素密切相关。该研究旨在系统性探讨基因预测的可改变性危险因素与PBC之间的因果关系。方法... 目的 早期识别可改变性危险因素对于预防原发性胆汁性胆管炎(primary biliary cholangitis, PBC)至关重要。目前认为PBC的发病机制与环境和遗传因素密切相关。该研究旨在系统性探讨基因预测的可改变性危险因素与PBC之间的因果关系。方法 孟德尔随机化(Mendelian randomization, MR)分析可以作为一种流行病学方法来研究不同随机化与特定疾病之间的因果关系。在本研究中,我们使用单变量和多变量MR分析来探索133个基因预测的可改变性危险因素与PBC之间的因果关系。结果 我们发现,遗传预测的自恋、终生性伴侣的数量、失眠、血清中3-甲基组氨酸水平、血清中汞水平、血清白细胞中嗜酸性粒细胞百分比、冠心病、湿疹和全身脂肪重量(whole body fat mass, WFM)与PBC风险增加有因果性关联(P值均<0.05)。另外,基因预测的认知表现、神经过敏症、大专以上学历、血清中甘氨酸水平、血清中羟脯氨酸水平、血清中C反应蛋白水平、血清中牛磺酸水平以及站立身高与PBC风险降低有潜在关联(P值均<0.05)。在多变量MR分析(分别校正BMI和WFM因素后)中,血清白细胞中嗜酸性粒细胞百分比仍与PBC的风险增加相关,而认知表现仍与PBC的发生风险降低有潜在因果关系。结论 总体而言,WFM和血清白细胞中嗜酸性粒细胞百分比是PBC的因果性危险因素,而基因预测的认知表现与PBC的发生风险较低相关。这意味着这些可改变性危险因素是预防PBC的重要目标。 展开更多
关键词 原发性胆汁性胆管炎 孟德尔随机化 危险因素 因果关系
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基于集成DEMATEL ISM方法的煤矿运输事故致因因素分析与评价
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作者 张洋杰 周瑶 《中国煤炭》 北大核心 2024年第10期40-47,共8页
为评估矿井运输系统风险,提高矿井运输的安全性和管理水平,采用事故统计、文献调研等方法,从人、机、环、管4个方面对矿井运输事故进行了定性、定量分析,并根据风险识别的影响因素绘制了事故树。通过求解事故树的最小径集和结构重要度,... 为评估矿井运输系统风险,提高矿井运输的安全性和管理水平,采用事故统计、文献调研等方法,从人、机、环、管4个方面对矿井运输事故进行了定性、定量分析,并根据风险识别的影响因素绘制了事故树。通过求解事故树的最小径集和结构重要度,建立了包含19个因素的煤矿运输事故指标体系。运用DEMATEL法对矿井运输事故致因因素进行原因度及中心度分析,确定了各个致因因素的重要程度及属性类别。利用ISM模型对矿井运输事故影响因素进行了层级划分,得到致因因素间的耦合和交互关系。结果表明,煤矿运输事故的发生是直接原因、间接原因及本质原因共同作用的结果,并由此确定煤矿运输事故的重点管控方向。同时指出,在煤矿运输安全管理中应重点关注中心度较大的致因因素。 展开更多
关键词 矿井运输 事故致因分析 DEMATEL法 原因度 中心度 ISM模型
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