单细胞测序联合孟德尔随机化分析鉴定前列腺癌预后相关基因及分析

目的:结合患者临床信息,通过单细胞测序联合多组学分析,识别前列腺癌发生发展中的关键基因,并利用转录组学进一步验证,鉴定出前列腺癌预后相关基因。方法:前列腺癌患者的单细胞测序数据来自GSE156632数据库中的4例患者,利用R语言进行细胞聚类和注释,随后挑选出上皮细胞进行差异分析,使用Hiplot网站对鉴定出的差异基因进行富集分析,随后利用UKB(UK Biobank)数据库下载基因对应的表达数量性状基因座(expression quantitative trait locus,eQTL)的单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism,SNP)位点,同时从TCGA(The Cancer Genome Atlas)和GEO(Gene Expression Omnibus)数据库下载了前列腺癌患者临床数据以及对应的基因表达数据。采用单因素COX回归分析观察孟德尔随机化后基因对患者预后的影响。结果:利用Seurat包对4例患者的单细胞数据进行质控和整合,在进行质控和细胞类型鉴定后,挑选出了上皮细胞亚群进行差异分析,共得到1566个基因,随后进行了富集分析,结果显示差异基因可能富集于Ras信号通路,细胞凋亡与氧化磷酸化等信号通路,随后使用1566基因进行了孟德尔随机化,得到了74个可能的因果基因,使用TCGA-PRAD和GSE116918对这74个基因进行了单因素COX回归分析,发现FAM3B,JUNB,TMEM59,KRT5这4个可能的相关基因,最后比较了孟德尔随机化和单因素COX回归的结果,发现KRT5可能是对前列腺癌最有影响的基因。结论:这些结果表明,FAM3B,JUNB,TMEM59,KRT5可能在前列腺癌进展中起到作用,KRT5可能成为前列腺癌的预后预测因子和治疗靶点。

单细胞RNA测序和孟德尔随机化分析IgA肾病关键基因的调控作用

目的探讨IgA肾病(IgAnephropathy,IgAN)中重点细胞类型的基因表达及关键基因ADI1、BNIP3L、SERPINE2对IgAN发生、发展的调控作用。方法采用基因表达综合数据库(gene expression omnibus,GEO)和eQTLGen联盟数据库,通过孟德尔随机化(mendelian randomization,MR)和单细胞RNA测序(single-cell gene expression,scRNA-seq),探讨IgAN的关键细胞类型及ADI1、BNIP3L、SERPINE2与IgAN间的因果关系。使用Seurat软件包读取表达谱并筛选低表达基因,通过差异基因表达分析筛选TOP100高表达基因,采用敏感性分析和异质性检验选择显著的基因结果。最后,通过重要基因的调控网络分析和微小核糖核酸(microRNA,miRNA)网络构建对MR结果进行验证。结果ADI1(OR=0.946,95%CI:0.900~0.994,P=0.029)、BNIP3L(OR=0.820,95%CI:0.707~0.950,P=0.008)、SERPINE2(OR=0.958,95%CI:0.919~0.999,P=0.045)可能与IgAN风险降低相关。KLF6(OR=1.318,95%CI:1.036~1.678,P=0.025)与IgAN的风险升高相关。结论揭示包括近端肾小管细胞在内的18种关键细胞类型的基因特征,确定ADI1、BNIP3L、SERPINE2与IgAN发生、发展的调控作用密切相关。

随机序关系及其在保险中的应用

给出了一些常见随机序的定义,并且讨论了它们的性质,同时也探讨了随机序在保险精算中的一些应用.最后给出了保险精算中常用的停止-损失随机序的确定方法.

含随机风电的大规模多目标机组组合问题的向量序优化方法

向量序优化是一种新的解决多目标、超大计算量、复杂优化问题的有效方法。文中以煤耗量、购电费用、SO2排放量为优化目标,首次引入向量序优化理论求解含大规模随机风电的多目标机组组合问题。以含大型风电场及水、火、核、气、生物质能等复杂电源的某省级电力系统为例,将所提算法的优化结果与基于GAMS-BARON求解器的混合整数非线性规划法(mixed integer nonlinear programming,MINLP)进行对比分析,结果表明所提算法的求解速度大大优于传统的MINLP且优化结果偏差很小,验证了采用向量序优化方法求解含随机风电的大规模多目标机组组合问题的有效性。

关于Gamma分布的秩序统计量的随机比较(英文)

对于独立不同分布的两个Gamma样本,当它们相同的形状参数大于或等于1时,最近Korwar(2002)证明了,当它们的尺度参数满足优化序时,样本的卷积就满足似然比序.本文我们证明了,当Gamma分布的形状参数小于1时,样本的对应秩序统计量之间存在一致的一般随机序;然而当形状参数大于1时,样本对应的极大值和极小值统计量有着相反的一般随机序.

基于序贯蒙特卡洛随机生产模拟的风电接纳能力评价方法及应用

针对风电并入电网系统运行状况的变化,提出了基于序贯蒙特卡洛仿真的随机生产模拟滚动试探算法并应用于实际工程。该方法计及元件强迫停运、机组启停限制、运行经济性、系统供热期与非供热期、风电出力波动性、时序性等因素,将多时段优先顺序法融入计算体系,算法除提供传统经济性和可靠性指标外,新增了调峰不足系数、弃风率等调峰评价指标。对我国东北某省级电网实际数据进行计算分析,比较了风电并网前后对技术经济指标及火电机组运行的影响,重点评估了强化系统约束、不同计算时间粒度对调峰评价指标的影响,详细分析了每日各时段的全年平均的弃风差异及原因,验证了所提方法的合理性和工程应用价值。

广义次序统计量间隔的多维随机排序(英文)

本文研究了附加于广义次序统计量底分布以及参数的条件,使得人们在多维似然比序和多维通常随机序意义下对广义次序统计量的间隔向量进行比较,同时也给出了文中主要结果的应用．

基于三维随机裂隙网络的坝基多孔分序灌浆数值模拟

大坝基岩内节理裂隙数量众多、分布随机性强。针对裂隙灌浆数值模拟研究现状,在耦合多孔的三维随机裂隙网络岩体灌浆模型的基础上,提出了多孔分序灌浆实现方法,并结合实际工程,进行了考虑隙宽随机分布的裂隙灌浆数值模拟研究,分析了灌浆孔序对浆液扩散压力场和单宽流量的影响规律。通过模拟灌浆量和灌浆时间与实际值的对比分析,验证了该方法的可靠性。

实值随机变量的随机序与对偶随机序

本文讨论随机变量的高阶序问题, §1简要地叙述了随机变量排序的经济学含义,主要是期望效用理论与其对偶理论, §2讨论了实值随机变量基于分布函数的高阶序问题,给出了其基于期望效用理论的刻画, §3讨论的是实值随机变量的基于对偶理论(对偶矩)的高阶序问题,并给出了其基于随机变量的Yarri等价性度量的刻画.

试验序贯性分析在随机对照试验Meta分析中的运用

Meta分析是将两个或者多个相似的研究结果进行定量综合分析的一种方法学。随机对照试验（random control trial,RCT）的Meta分析能够增加干预效果评估的力度和精确度[1-4]。当任何可利用的研究被一一纳入后,Meta分析被认为目前最佳的方法学。但是＂最佳方法学＂被广泛运用不代表它就是＂证据确凿＂或者＂证据有力＂[5-6]。传统Meta分析方法,比如在ReviewManagerV．5．1并没有考虑到纳入研究的数量是否足够，而干预组显著性差异的广泛运用，忽略了研究样本的数目对结果的影响。

序Banach空间中的随机不动点定理

该文获得了序Banach空间中随机序压缩映射存在不动点的充要条件.利用随机Mann迭代序列,给出了几个随机不动点收敛定理,改进了最近文献的相应结果.

电压暂降随机预估的非序贯蒙特卡罗方法研究

针对电压暂降随机预估中蒙特卡罗法计算效率低、耗时长的缺陷,提出基于非序贯蒙特卡罗法对电压暂降进行随机预估。研究建立了电压暂降故障状态变量的数学模型,并利用Matlab/Simulink建立了IEEE-9节点测试系统模型,得到了故障模型的状态变量。通过分析电压暂降幅值的概率分布,并用非序贯蒙特卡罗法和蒙特卡罗法分别对电压暂降指标进行仿真计算。IEEE-9节点算例表明,该算法较蒙特卡罗法可快速收敛,提高了计算速度,具有良好的稳定性。

关于随机故障型单机排序问题的注记(英文)

讨论了关于随机故障型单机排序研究领域中工件完工概率问题,具有随机压缩加工时间的二次超前-延误惩罚问题的最优解的存在性问题,以及关于一个随机序的定理的证明的改进.

加替沙星与左氧氟沙星序贯治疗细菌性感染的多中心单盲随机对照研究

目的:评价加替沙星注射液的疗效与安全性。方法:本研究为多中心、单盲、随机、对照试验,下呼吸道及尿路感染患者被随机分配接受加替沙星或左氧氟沙星静脉给药继以口服序贯治疗。结果:(1)试验组和对照组临床有效率分别为92.4％(110/119)和91.2%(114/125),其中下呼吸道感染两组有效率为94.2%(65/69)和90.2%(65/72),尿路感染两组有效率为90.0％(45/50)和92.5％(42/72),经统计学分析2组间差异无显著性;(2)两组总的细菌清除率分别为94.0％(78/83)和88.0%(81/92),其中尿路感染细菌清除率为89.2%(33/37)和92.9%(39/42),两组间差异无显著性;但试验组下呼吸道感染细菌清除率为97.8%(45/46),高于对照组的84.3%(43/51),差异有显著性;(3)试验组不良反应发生率为29.9%(38/127),显著高于对照组的10.1％(13/129);两组不良反应均系轻度,患者可耐受,无中途停药者。两组实验室检查异常者分别占24.8％(30/121)和22.1％(27/122),均系轻度并呈一过性,经统计学分析差异无显著性。结论:加替沙星注射剂静脉给药用于全身症状明显感染的初期治疗可使病情早期缓解,继以口服完成疗程,可获良好疗效;加替沙星组临床疗效与对照组相仿,虽不良反应多于对照组,但均属轻度并可为患者耐受。

用随机序理论证明最优再保

利用随机序的理论,给出了最优再保定理的一个简洁的证明,其适用范围更宽泛些。

用序贯指示随机模拟法结合地震数据研究渗透率空间分布

序贯指示模拟方法是以指示克里金为基础的一种随机模拟方法。文中介绍了方法的基本原理及具体实现过程,利用该方法结合地震数据对渗透率的平面分布情况进行了模拟预测。该方法可以建立多个等概率的高精度的储层参数渗透率的空间分布模型。实际研究表明,该方法能够反映储层参数渗透率的细节变化,并能表征由于缺乏资料等原因而引起的建模中的不确定性。

利用伪随机路径提高序贯指示建模精度

传统序贯指示建模中产生随机路径时未能考虑条件数据,与实际地质研究不符,导致所建立模型不确定性增加。为此,结合沉积微相研究方法,在序贯指示建模中通过伪随机路径优先考虑条件数据点周围待估点,利用条件数据确定信息减弱预测中的不确定性,提高建模精度。比较研究证明,利用伪随机路径的序贯指示建模能够减弱传统建模方法的不确定性,提高模型精度。

随机仿真优化的一类遗传序优化框架

针对仿真优化问题存在随机性、计算费时、解空间巨大、多极小等难点 ,结合遗传算法的并行遗传搜索、最优计算量分配以及序优化的目标软化和序比较思想提出一类遗传序优化框架 ,进而讨论了该方法的收敛性和具体实施问题 。

分位点随机配序抽样

该文针对统计计算中的某些随机模拟问题提出了分位点随机配序抽样法．该方法是由抽样分布的分位点和伪随机序复合构成的,适用于固定区域上多重积分的计算及随机变量的抽样．该文通过几个典型实例说明该方法在具体问题中的应用,并验证了该方法的计算精度．

关于随机过程循序可测性的一个注记

本文引进了可测空间的自然乘积空间和随机过程的自然提升过程等概念 .在此基础上 ,证明了一个随机过程循序可测的充分必要条件是其自然提升过程是适应过程 .此外 ,我们还得到其他一些有趣的结果 .