DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果 研究期间神经内科共收治537例缺血性脑卒中患者，排除接受溶栓治疗及其它血管内治疗、合并严重心脏疾病、肝肾功能障碍、严重感染、其它严重的器质性疾病的缺血性脑卒中患者及临床资料不完整的患者，共294例患者纳入研究分析。其中轻度组192 (65.31%)例，男性113例(58.85%)，年龄(62.49 ± 11.12)岁，中重度组102例(34.69%)，男性55例(58.3%)，年龄(65.54 ± 11.17)岁。 3.1. 两组间基线资料比较 缺血性脑卒中患者中重度组的年龄、体重指数、高血压、吸烟史、收缩压、总胆固醇、甘油三酯、低密度脂蛋白、空腹血糖、Tyg指数均显著高与轻度卒中组，差异具有统计学意义(P < 0.05)；高密度脂蛋白含量显著低于轻度卒中组(P < 0.05) (表1)。 Table 1 The analysis of basic data and serological indicato 变量 轻度组 (n = 192) 中重度组 (n = 102) t值、Z值或c 2 P值 人口统计学 年龄(岁， x ¯ ± s) 60.87 ± 10.78 65.54 ± 11.17 −3.491 <0.01 男性(n， %) 113 (58.9) 55 (53.9) 0.662 0.46 体重指数(kg/m 2 ， M， IQR) 24.53 (23.31， 25.35) 25.77 (24.82， 26.22) −6.835 <0.01 血管危险因素(n， %) 高血压病 102 (53.1) 67 (65.7) 4.301 0.038 高脂血症 29 (14.9) 18 (17.6) 0.321 0.571 糖尿病 42 (21.9) 25 (24.5) 0.263 0.608 缺血性心脏病 40 (20.8) 29 (28.4) 2.141 0.143 心房颤动 20 (10.4) 16 (8.3) 1.721 0.190 既往卒中或TIA史 69 (35.9) 42 (41.2) 0.778 0.378 吸烟史 89 (46.4) 35 (34.3) 3.960 0.047 饮酒史 65 (33.9) 27 (26.5) 1.689 0.194 基线血压(mmHg a ， M， IQR) 收缩压 147.5 (135.25， 164) 155 (138， 174.25) −2.585 0.010 舒张压 85 (77， 92) 85.5 (76.8， 94.0) −0.707 0.479 基线实验室检查 总胆固醇(mmol/L， x ¯ ± s) 4.01 ± 0.99 4.35 ± 1.09 −2.660 <0.01 甘油三酯(mmol/L b ， M， IQR) 1.23 (0.92， 1.61) 1.56 (1.25， 1.81) −4.925 <0.01 低密度脂蛋白胆固醇(mmol/L， M， IQR) 2.39 (1.92， 2.93) 2.57 (2.07， 3.15) −1.999 0.046 高密度脂蛋白胆固醇(mmol/L， M， IQR) 1.32 (1.17， 1.49) 1.22 (1.08， 1.37) −3.338 <0.01 空腹血糖(mmol/L c ， M， IQR) 4.86 (4.54， 5.77) 6.87 (5.93， 8.10) −8.085 <0.01 TyG指数(x ± s) 8.60 ± 0.57 9.07 ± 0.42 −7.071 <0.01 Tyg指数分类(n， %) 第1四分位数(<8.37) 71 (37.0) 13 (7.8) 28.777 <0.01 第2四分位数(8.37~8.72) 51 (26.5) 15 (19.6) 19.169 <0.01 第3四分位数(8.73~9.16) 37 (19.3) 36 (35.3) 9.163 <0.01 第4四分位数(≥9.17) 33 (17.2) 38 (37.3) 14.644 <0.01 发病前使用药物(n， %) 抗高血压药 61 (31.8) 41 (40.2) 2.087 0.149 降糖药 31 (16.1) 19 (18.6) 3.022 0.082 降脂药 23 (11.9) 14 (13.7) 0.054 0.817 抗血小板药 36 (18.8) 26 (25.5) 1.819 0.177 抗凝药 15 (7.8) 11 (10.8) 0.73 0.393 卒中分布(n， %) 前循环 137 (71.4) 67 (65.7) 1.007 0.316 后循环 55 (28.6) 35 (34.3) - - NHISS评分(分；M， IQR) 3.0 (2.0， 5.0) 10 (9.0， 11.3) −14.233 <0.01 表1. 基础资料与血清学指标分析 a 1 mmHg = 0.133 kPa； b 1 mmol/L = 88.5 mg/dl； c 1 mmol/L = 18 mg/dl。TIA：短暂性脑缺血发作；M：中位数；IQR：四分位数间距。 3.2. Logistic回归分析结果 以缺血性脑卒中严重程度分组为因变量，年龄、体重指数、高血压病、吸烟史、收缩压、总胆固醇、甘油三酯、低密度脂蛋白、高密度脂蛋白、空腹血糖及Tyg指数作为自变量进行多变量logistic回归分析。结果显示，年龄、体重指数、空腹血糖及Tyg指数为缺血性脑卒中严重程度的独立危险因素(P < 0.05) (表2)。 Table 2 Logistic regression analysis of factors related to severity of ischemic strok 95% OR置信区间 变量 回归系数 标准误 Wald值 OR值 P值 上限 下限 年龄 0.060 0.015 15.651 1.062 <0.01 1.031 1.094 体重指数 0.675 0.126 28.692 1.964 <0.01 1.534 2.514 高密度脂蛋白 −1.123 0.556 4.081 0.325 0.043 0.109 0.967 空腹血糖 0.206 0.095 4.705 1.228 0.03 1.020 1.479 Tyg指数 1.038 0.395 6.895 2.822 <0.01 1.301 6.123 表2. 缺血性脑卒中严重程度相关因素的logistic回归分析 注：校正因素为年龄、体重指数、高血压病、糖尿病、高脂血症、吸烟史、低密度脂蛋白、卒中分布。
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user: 4. 讨论 缺血性脑卒中常伴随不同程度的神经系统功能障碍，严重影响患者的生活质量，并给社会带来沉重的经济负担。许多研究表明，缺血性脑卒中与肥胖、糖尿病、脂代谢异常等代谢综合征相关因素密切相关 [ 14 ]。本研究共纳入294例患者，其中轻度组192 (65.31%)例，中重度组102例(34.69%)。研究结果显示，中重度卒中组的年龄、体重指数、总胆固醇、甘油三酯、低密度脂蛋白、空腹血糖、Tyg指数较轻度卒中组均显著升高，而高密度脂蛋白含量显著降低(表1)，提示缺血性脑卒中严重程度可能与机体代谢紊乱密切相关。logistic回归分析显示，年龄、体重指数、空腹血糖、Tyg指数为缺血性脑卒中严重程度的独立危险因素(表2)。 目前认为胰岛素抵抗(Insulin Resistance， IR)是缺血性脑卒中的关键环节，多种病理生理机制可能参与其发生与发展。其机制可能为：1) 胰岛素抵抗可使血管平滑肌细胞的增殖和迁移增加，可能是血管动脉粥样硬化的基础 [ 15 ]。2) 胰岛素抵抗可减少内皮细胞NO的产生并增加促凝因子的释放从而导致血管内皮功能障碍 [ 16 ] [ 17 ]。3) 胰岛素抵抗可使肝脏中葡萄糖输出及脂肪酸代谢受损，从而导致甘油三酯及极低密度脂蛋白生成增加，可促进血管动脉粥样硬化 [ 18 ]。除此之外，胰岛素抵抗可促进血小板黏附、激活、聚集等过程 [ 19 ] [ 20 ] 从而导致血管急性闭塞，造成不同程度的神经功能障碍。而且，IR增加了缺血性脑卒中患者中许多危险因素的作用 [ 21 ] [ 22 ]，其可促进脑动脉粥样硬化的进展，本研究结果显示，中重度卒中组的收缩压、空腹血糖、血脂异常、吸烟较轻度卒中组均显著升高，与此研究结果具有一致性(表1)。胰岛素抵抗稳态模型评估(HOMA-IR)可用于评估胰岛素抵抗的程度 [ 23 ]，但临床工作中不会常规测定胰岛素水平。目前研究表明Tyg指数用于评估胰岛素抵抗，可能比HOMA-IR具有更高的准确性 [ 8 ]，并具有简便、实用性强的优点。因此，本研究采用Tyg指数探讨其与缺血性脑卒中严重程度的相关性。结果表明Tyg指数与缺血性脑卒中严重程度相关，且logistic回归分析亦显示Tyg指数为缺血性脑卒中严重程度的独立危险因素，与缺血性脑卒中严重程度具有正向相关性。本研究具有以下不足之处：1) 本研究为单中心回顾性研究，且病例数量较少。2) 收集病例过程中存在选择偏倚和不可获得的混杂因素。故本研究结果仍需进行多中心、前瞻性研究进行验证。 总之，Tyg指数是一个近年来研究较广泛的复合指数，具有简便、有效、实用性强的特点，可以较好地反映胰岛素抵抗与缺血性脑卒中严重程度间的关系，对临床工作及健康人群预防缺血性脑卒中均具有重要的提示意义。倡导个人形成健康的生活方式并严格控制血糖及改善影响机体脂质代谢的危险因素，这将有助于降低缺血性脑血管病及其它相关动脉硬化性疾病的发生发展，并有助于改善整体人群的生活质量及减轻社会负担。
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user: 摘要 工商登记信息中的企业经营范围记录了企业主要从事的生产经营活动，是反映企业所属行业类别的重要标准。对企业进行行业聚类，不仅方便国家管理企业，且有利于企业自身定位，顺应国家趋势发展经济。本文采用基于因子分析和K-means聚类算法，以国家发布的《国民经济行业分类》为标准文本，对企业经营字段样本进行行业聚类分析。首先通过因子分析算法得到K-means聚类的最佳聚类个数，然后通过K-means算法，对企业经营范围进行聚类分析，得到每个企业的所属行业类别，最终通过人工评价和戴维森堡丁指数(DBI)评价聚类结果，证明方法的有效性。
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user: 1. 引言 在企业进行工商信息登记时通常要记录企业名称、企业经营方式和经营范围等信息，通过经营范围可大致了解企业所属的行业类别。但是对于有的企业来说，由于经营范围很广、经营种类比较繁杂，填写时不够严谨，导致仅仅从经营范围的文字中很难分辨出企业所属的行业及在每个行业中所占的比重。 为了较准确的获得企业的行业类别信息，方便对企业进行画像，为后期深层次挖掘应用提供数据基础，本文结合国家发布的《国民经济行业分类》，在众多学者研究成果的基础上，围绕企业经营范围内容研究运用基于因子分析和K-means聚类算法对企业行业进行聚类分析，最终得到企业所属行业的画像。 具体研究内容包括以下四部分：1) 预处理待聚类文本和标准文本《国民经济行业分类》；2) 通过因子分析计算出标准文本对待聚类文本的贡献率，进而得到最佳聚类数量K；3) 运用K-means聚类算法实现行业聚类；4) 对聚类结果进行评价。
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user: 2. 相关工作 文本预处理是文本聚类的重要基础，其主要目的是完善和规范文本表述。本文的预处理过程如下：1) 处理待聚类文本的异常值；2) 对待聚类文本和标准文本同时进行Jieba分词，达到“归一化”；3) 构建待聚类文本和标准文本词袋，并对待聚类文本建立Tfidf模型；4) 计算待聚类文本和标准文本的相似度，以此构建聚类数据集合。 2.1. 国民经济行业分类 《国民经济行业分类》是指由国家统一制定的，按照生产的同一性，对于一个国家的国民经济的所有生产活动进行生产性质归属性分组而形成的规范标准 [ 1 ]。具有国家强制推行的标准化特征 [ 1 ]。具体内容如表1所示。 《国民经济行业分类》规定了全社会经济活动的分类与代码，能够满足国家在统计、计划、税收、工商等宏观管理中对经济活动的分类，也可用于信息处理和信息交换。 该标准是一个树形结构，总共分为四层，分别是： 第一层：门类(一级类别)，总共分为20个门类，编号为A~T； 第二层：大类(二级类别)，总共分为96个门类，编号为01~96； 第三层：中类(三级类别)，总共分为960个门类，编号为011~960； 第四层：小类(四级类别)，总共分为9600个门类，编号为0111~9600。 在对《国民经济行业分类》进行停用词处理后，将与待聚类文本共同构建聚类数据集。 Table 1 Classification and code table of national economic sector 国民经济行业分类 代码 类别名称 说明 门类 大类 中类 小类 A 农、林、牧、渔业 本门类包括01~05大类 01 农业 指对各种农作物的种植 011 谷物种植 指以收获籽实为主，供人类食用的农作物的种植，如稻谷、小麦、玉米等农作物的种植 0111 稻谷种植 0112 小麦种植 表1. 国民经济行业分类和代码表 2.2. 待聚类文本预处理 2.2.1. 文本来源及特点 待聚类文本是企业在相关系统中录入的经营范围内容。经营范围是企业从事经营活动的业务范围，同时也是企业所属行业类别的重要参考指标。从某系统中获得的部分企业录入的经营范围文本表示为例，其内容如表2所示。 Table 2 Business scope of some enterprise 企业注册码 经营范围 44070400000XXXX 销售：食品(凭有效的《食品经营许可证》经营)、日用杂品。 44070040002XXXX 生产经营牛仔服装系列产品。 440783NA000XXXX 城市建设管理咨询、代理；城市环境卫生维护、道路清扫。 440781301XXXX 加工、修理：拉链；五金。 44078200004XXXX 加工：五金。 44070230300XXXX 加工：五金. 194129XXXX 碎石，角石。 表2. 部分企业经营范围 由表2可以看出，文本存在以下特征： 1) 内容不多：每条信息代表一个企业的经营范围，字数大概在几个字至几百字间。 2) 标点不规范：主要体现为中英文状态下标点符号的不准确使用。 3) 书写不规范：主要体现为“规则组合(如：加工、销售：机制沙)”和“非规则组合(如：城市建设管理咨询、代理；城市环境卫生维护、道路清扫)”。 4) 内容不直接：主要体现为“凭有效的《食品生产许可证》经营”等信息。 2.2.2. 文本异常值处理 聚类算法对异常值异常敏感，所以处理好潜在的异常值会进一步提高数据质量。针对企业经营范围中的文本特点，即异常值，本文预处理流程如图1所示。 图1. 预处理过程 针对图1中① ②的详细处理过程如下： 待聚类文本可根据冒号分为规则组合数据及非规则组合数据： 如果为规则数据，则根据分号进一步划分； 如果没有分号但有冒号(只有冒号)，则对冒号前后的动名词进行组合； 如果既有分号又有冒号，则首先按分号切分并分别保存，然后再对分号处理之后的分段数据按冒号前后的动名词进行组合； 如果为非规则数据，则对无冒号和分号及有分号无冒号两种情况，保留原始数据。 针对图1中③的详细处理过程如下： 对于类似于“(凭有效的《食品经营许可证》经营)”这样的信息，放入经营范围证书库中，因篇幅原因本文不再赘述。 经过上述处理后，得到结果如表3所示。 Table 3 Pretreatment result 索引 原始内容 预处理结果 1 加工、销售：木材、木制品 [‘加工木材’，‘加工木制品’，‘销售木材’，‘销售木制品’] 2 加工：灯饰。 [‘加工灯饰’] 3 生产经营牛仔服装系列产品。 生产经营牛仔服装系列产品 … … … 表3. 预处理结果 2.3. 中文分词的“归一化”处理 虽然异常值处理后的聚类文本增加了分词效果，但与《国民经济行业分类》还存在差别，因此需要“归一化”处理。 如果只对待聚类文本进行分词，无法完全得到与标准文本相匹配的内容，如“生产经营牛仔服装系列产品”，在《国民经济行业分类》中没有与之相符的内容，在后期聚类中可能无法匹配到对应的行业，所以将对《国民经济行业分类》和待聚类文本同时使用Jieba分词，待聚类文本会得到“生产、经营、牛仔、服装、系列”，且《国民经济行业分类》经过分词后也会出现“生产、服装”等字眼，进而可以进行匹配。 另外，可以在一定程度消除自定义词典的语义歧义，即待聚类文本和《国民经济行业分类》对每个词组采用的切分规则是一致的，由此可以避免两个文本语义不同的情况。 2.4. 建立聚类数据集 本文以1000条待聚类样本为例，首先对“归一化”后的每个待聚类样本构建词袋模型，如[生产2，销售，五金4，服务0，…]，并建立Tfidf模型；然后对《国民经济行业分类》构建词袋模型；最后计算两个文本间的相似度以此构建聚类数据集，其结果如表4所示。 Table 4 Clustering data se 索引 企业注册码 01 02 03 … 20 21 … 94 95 96 0 193942XXXX 0 0 0 … 0 0 … 0 0 0 1 193944XXXX 0 0 0 … 0.0112687 0. … 0.0271559 0 0 2 193953XXXX 0 0 0 … 0.0143782 0.0147046 … 0 0 0 … … … … … … … … … … … … 表4. 聚类数据集
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user: 3. 因子分析抽取特征 因子分析是一种从变量群中提取共性因子的统计技术 [ 2 ]，其本质上是一个降维的过程。因子分析法以变量为研究对象，通过分析变量间的相关性 [ 3 ]，分析每个变量对信息的贡献度，进而在众多变量中找出最具有代表性的因子，使其具有较强的可解释性 [ 4 ]。 因子分析模型如式(1)： X 1 = a 11 F 1 + a 12 F 2 + ⋯ + a 1 n F n + e 1 X 2 = a 21 F 1 + a 22 F 2 + ⋯ + a 2 n F n + e 2                                           ⋮ X m = a m 1 F 1 + a m 2 F 2 + ⋯ + a m n F n + e m (1) 其中， X = ( X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X m ) 代表变量； a = ( a 11 ， a 12 ， ⋯ ， a 1 n ， ⋯ ， a m 1 ， a m 2 ， ⋯ ， a m n ) 代表参数，即变量之间的相关系数，值越大，相关性越大； F = ( F 1 ， F 2 ， F 3 ， ⋯ ， F n ) 代表公共(共性)因子，简称因子； e = ( e 1 ， e 2 ， e 3 ， ⋯ ， e m ) 代表特殊因子，是不可直接观测的数据，在分析中一般省略 [ 5 ]。 3.1. 主成分法提取因子 因子提取的方法有多种，使用最多的是主成分法，此外还有最小二乘法(least squares)、极大似然法(maximum likelihood)等 [ 6 ]。本文将采用主成分法提取因子。 设观测数据为m个n维数据，其矩阵格式如式(2)： X = ( x 11 x 12 ⋯ x 1 n x 21 x 22 ⋯ x 2 n ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ x m 1 x m 2 ⋯ x m n ) (2) 对上述矩阵进行标准化处理： x i j * = x i j − x ¯ j var ( x j )     ( i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， m ; j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) (3) 其中，对 x ¯ j 和 var ( x j ) 如式(4)和式(5)： x ¯ j = 1 m ∑ i = 1 m x i j     ( i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， m ; j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) (4) var ( x j ) = 1 m − 1 ∑ i = 1 m ( x i j − x ¯ j ) 2     ( j = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n ) (5) 然后计算相关系数矩阵，其矩阵如式(6)： A = ( a 11 a 12 ⋯ a 1 n a 21 a 22 ⋯ a 2 n ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ a n 1 a n 2 ⋯ a n n ) (6) 为表示方便，设原始数据标准化处理后仍用X表示，则标准化后的相关系数如式(7)： a i j = 1 m − 1 ∑ l = 1 m x l i x l j     ( i ， j = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n ) (7) 再用雅克比方法求解相关系数矩阵的特征值和特征向量 [ 7 ]，最后得到主成分，这里贡献率就是指某个主成分的方差占全部方差的比重 [ 8 ]，其贡献率C表达式如式(8)： C = g i ∑ i = 1 n g i (8) 其中， g i 表示单个主成分。贡献率C越大，表明该主成分所包含原始变量的信息越强 [ 9 ]。主成分个数的选取，通常可以参考累积贡献率和主成分方差两个标准 [ 10 ]，即一般要求累计贡献率达到80%以上，且主成分方差尽可能大于1。 将表4中01至96列的所有数值进行上述计算，且本文预设主成分个数K = 5 (可随机设置)，然后根据贡献率和主成分方差两个标准，不断调整，得到K = 18时，结果比较符合期望。数据如表5所示。 Table 5 Variance， proportion and cumulative rate of eigenvalues of correlation coefficient (P = 18 成分 方差 方差占比 累积贡献度 成分 方差 方差占比 累积贡献度 0 22.32 0.234 0.234 9 1.76 0.019 0.706 1 16.10 0.169 0.403 10 1.60 0.017 0.723 2 7.93 0.083 0.486 11 1.39 0.015 0.738 3 5.93 0.062 0.548 12 1.25 0.013 0.751 4 3.20 0.034 0.582 13 1.19 0.013 0.764 5 3.12 0.033 0.615 14 1.09 0.011 0.775 6 2.72 0.029 0.644 15 1.07 0.011 0.786 7 2.28 0.024 0.668 16 1.03 0.011 0.797 8 1.81 0.019 0.687 17 1.01 0.011 0.808 表5. 相关系数特征值的方差、占比及累积率(P = 18) 3.2. 因子旋转 因子旋转是为了让因子载荷两极分化 [ 11 ]，要么接近0，要么接近1，这样有助于分析因子的属性，便于后期因子命名。常用的方法有：方差最大正交旋转法和斜交旋转法 [ 12 ]。本文采用方差最大正交旋转法进行因子旋转，其计算公式如式(9)： g j 2 = ∑ i = 1 m a i j 2 (9) 每个公共因子的载荷系数 a i j 平方和就是该公共因子的方差，本文运用Spider得到因子的旋转结果如图2所示： 图2. 因子分析结果 图2包括Raw Components和Varimax Rotated Components两部分，各部分含义如下： ① Raw Components (主成分分析图)：该图峰值围绕0.0的中轴线上下浮动，每个峰值表示每个主成分在每个变量上的权重值大小，但峰值比较不够明显。 ② Varimax Rotated Components (因子旋转图)：该图峰值集中围绕在0.0中轴线以上，且每个峰值大的越大，小的越小，可较清楚地看出峰值间的差别。
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user: 4. 聚类实现过程与结果 K-means聚类算法是一个迭代的过程 [ 12 ]，其具体步骤如下： 1) 在样本中选取K个点作为初始质心，即每个K代表一个聚类中心； 2) 对每个样本点，本文通过欧式距离计算方式按照距离最近的原则将每个数据点划分到离它最近的聚类中心K所对应的类别中 [ 13 ]； 3) 经过步骤2)后，形成了K个集合，即K个类别，然后重新计算每个类别的质心，更新聚类中心的位置； 4) 在3)中，如果新质心和旧质心间的距离小于某一阈值，则判断达到预期效果，算法终止，否则迭代2)~3)步骤 [ 14 ]。 通过聚类得到的数据类别如图3所示。 图3. 数据类别展示 图3中，每个索引对应一个企业，“原始数据”表示样本原始文本内容，“类别编号”是聚类得到的结果，“行业类别”是通过人工评价得到的企业具体所属的行业类别。
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user: 5. 评论与分析 每个企业经营范围包含多个行业类别，因此聚类结果中的每个类别是多个行业类别的融合。故本文对类别结果用0~17个数字表示，结果如图4所示。 图4. 聚类分析结果 其中属于类别7 (销售业和零售业)的类别占比最大，为29.76%，其次是第8类(销售业，金属制品业，橡胶和塑料制品业及电气机械和器材制造业)，占比为16.74%， 本文对聚类结果的评价方式是内部评价和人工评价 [ 15 ]。 内部评价是通过某些模型生成聚类的参数，来统一判别聚类效果。本文采用戴维森堡丁指数(DBI)判定聚类结果。戴维森堡丁指数(Davies Bouldin index， DBI)是由大卫L·戴维斯和唐纳德·堡丁提出的一种评估聚类算法优劣的指标 [ 16 ]，其公式如式(10)： D B I = 1 k ∑ i = 1 k max i ≠ j ( a v g ( S i ) + a v g ( S j ) d i s t ( ω i ， ω j ) ) (10) 其中， S = { S 1 ， S 2 ， ⋯ ， S k } 表示簇。首先计算两个簇S i 、S j 各自样本间的平均距离avg(S)之和及两个簇中心点 ω 之间的距离，然后统计所有簇的相似度的最大值，对其求均值即可得到DBI指数。DBI最小值为0，DBI指数越小，相同类别内元素之间距离越小，不同类别间距离越大，代表聚类效果越好 [ 16 ]。本文的DBI指数为0.21，证明聚类效果较好。 人工评价是指聚类分析的结果与人工评价越接近越好 [ 16 ]。本文通过小范围的调查验证，对类别结果正确率进行判定。具体数据如表6所示。 Table 6 Artificial evaluation by factor analysi 类别 文本数量 正确率 类别 文本数量 正确率 0 9 0.78 9 27 0.85 1 126 0.78 10 1 0 2 96 0.70 11 50 0.74 3 5 0.60 12 25 0.81 4 2 1 13 20 0.70 5 56 0.66 14 1 0 6 11 0.73 15 10 0.90 7 272 0.73 16 6 1 8 151 0.70 17 42 0.83 表6. 因子分析法人工评价
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user: 6. 结束语 本文打破了传统聚类的思路，以《国民经济行业分类》作为标准文本，通过因子分析计算出标准文本对企业经营范围的贡献率，进而得到最佳聚类个数，最后进行聚类分析。 通过评价结果证明本文的聚类结果较好，但由于企业经营范围数据是企业实际经营中填写的数据，在一定程度上会与《国民经济行业分类》有一定的区别，因此后续可以根据本次聚类结果适当的构建词库，进一步提高聚类的准确性。
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user: 摘要 大数据时代的到来让人们可以通过技术手段对于海量数据进行挖掘和分析来获取和筛选信息。本研究以汉斯出版社2011~2019年之间发布全种类期刊文章作为研究对象，研究OA类期刊在学术期刊发文类别、研究视角变迁规律，并对以此挖掘文章的所属学科、关键词、引用等数据要素背后的知识。主要方法是通过时间序列分析方法，建立以时间、文章所属学科、关键词等文章重要元素之间的关系，来从通过大数据分析后的聚合数据得出OA类期刊逐渐被主流接受等结论。本研究通过对OA类期刊相关信息及发展趋势进行深度解析，推动了人们对于OA类期刊的理解。
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user: 1. 引言 21世纪，是大数据的世纪。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素 [ 1 ]。”随着时间的推移，数据无时无刻不在产生，而如此庞大的数据背后，人们迫切想要了解的宝贵数据可能却被埋没在幕布之下。正是因为这一需求，才推动知识挖掘技术的发展。如何从数据中提取各种有效信息，这一工作正在如火如荼地开展。 想要得出珍贵的数据就必须有好的数据源，本文选择的汉斯出版社，作为聚焦于国际开源中文期刊的出版发行机构，覆盖以下领域：数学物理、生命科学、化学材料、地球环境、医药卫生、工程技术、信息通讯、人文社科、经济管理等。目前汉斯出版社的所有期刊均被知网等数据库收录。其中有23本被美国《化学文摘Chemical Abstracts》收录，30本被EBSCO收录 [ 2 ]。 本文从汉斯出版社发布的核心文章出发，探究近九年其发布各学科文章的数量、质量的变化，学者学术研究领域重心的转移方向，及文章关键词的演变趋势。在此基础上进一步分析大数据时代对生活的影响，并给出数据挖掘和有关政策性建议。 本文余下部分结构如下：第二部分是文献综述；第三部分将介绍研究过程的设计以及数据的整理；第四部分是建立时间序列以及图集来研究汉斯出版社发布文章的内在规律；第五部分是相关讨论和建议；第六部分做出结论。
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user: 2. 文献综述 当前，伴随着互联网信息技术的不断发展进步，大数据技术逐渐广泛应用于社会生活的各个领域，人们生活的各个方面都可以使用数据信息的方式来体现出来，让你们越发的离不开数据挖掘与分析技术的发展 [ 3 ]。“从大数据中发掘大洞察”等理念意味着对数据分析提出了新的、更高的要求，简言之，大数据时代就是数据分析的时代 [ 4 ]。目前，数据挖掘技术正以前所未有的速度发展，并且扩大着用户群体，在未来越来越激烈的市场竞争中，拥有数据挖掘技术必将比别人获得更快速的反应，赢得更多的商业机会 [ 5 ]。例如，早在08年等人曹毅，罗新星在《电子商务推荐系统关键技术研究》一文中通过数据挖掘和分析、机器学习等知识为恰当的用户在恰当的时间方便快捷地提供恰当的信息，并能根据用户的兴趣爱好自动地推荐给每个用户可能感兴趣且满意的商品 [ 6 ]。在医药领域，数据分析的应用也变得更加多样。用例如可以运用在医药产品应用上，陈凤仪在2010年对番禺区部分医院2007~2009年口服降糖药物的应用做了研究，作者利用排序法和用药频度排序法，对番禺地区2家区级医院2007~2009年口服降糖药物应用数据进行统计挖掘，从而得出相关的现状分析及发展趋势，结论a-糖苷酶抑制剂采购金额虽连续3年位居首位，但用药频度均小于双胍类及磺酰脲类，双胍类DDDs值连续3年位居首位，反映临床对该类药品的选择倾向较大 [ 7 ]。此外，还有自然科研，分析了100多年来，《自然》发布的8.8万篇论文。研究发现，所有学科都出现了学科交叉性的增长，且没有放缓的迹象。随着研究人群、科研论文以及知识的增加，不同学科会变得愈来愈融合。研究机构以及资助单位应该意识到，学科交叉正在成为主流 [ 8 ]。 综合现有研究结果，随着大数据时代的到来，移动互联网、物联网、交际网络、电子商务等新型信息技术的运用层出不穷。同时这些应用的推进使得各种数据正在迅速膨胀，不停地产生大数据。面向大数据市场的新技术、新服务、新业务等也在不断涌现。企业信息化建设以及对于大数据的利用将会成为企业提高核心竞争力的关键元素。各行各业的重要决定正在从业务驱动转向为大数据驱动，利用大数据来分析人们的喜好，消费趋势等，可以帮助商家、企业实时掌握市场变化并迅速做出决策反应。在医疗方面，通过大数据分析，可以不断提高问诊准确性以及测试药物有效性。在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的作用。以上研究主要集中在电子商务、医药等领域，但是对于OA类期刊分析研究案例较少，已有的也是对文章整体进行分析，往往忽略了文章中的重要数据要素。本文基于上述案例中的数据挖掘和分析技术，以汉斯出版社发布的文章为例，参考5万多篇论文，分析研究每篇文章的重要数据要素，得出结论并对公开存取OA类期刊的发展提出意见。
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user: 3. 研究设计与数据整理 (一) 研究方法 如图1，本文的主要研究流程，首先是数据的爬取，接着对源数据进行处理，通过计数统计和词云分析来对数据进行提炼和分析，最后总结归纳得出结论。 图1. 研究分析流程图 (二) 数据收集和处理 本文选取2011年4月~2019年12月汉斯出版社发布的各学科文章作为样本，使用xpath解析网页，在网页上找到所需数据的位置，然后利用爬虫技术进行爬取，最后将原始数据存入csv等待下一步操作。在数据获取时也出现一些问题，当xpath解析的路径不对时，这时要根据网页代码标签一层层找到数据的位置，保证xapth路径准确无误。 下面对原始数据进行预处理，笔者使用的是比较常用且功能强大的numpy和pandas，两者结合数据处理起来特别简单快捷。由于种种原因，爬取的数据可能会不够完整，或会出现缺失值，这是一种较为常见的现象。关键是如何处理？本研究爬取的数据多为中文，利用常规的填补方法是不可行的，所以是利用数据的权重不同，处理方法也不甚相同，若权重过高且缺失严重，即删除这一整条数据，若权重不高，即立一个flag进行标记注明此处有缺失值现象。
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user: 4. 数据分析及结果 (一) 文章学科分析 通过堆栈图(图2)，对2011~2019年间汉斯出版社发布各学科文章的数量及其变化进行分析。总体来看，汉斯出版社每月发布文章数量在是不断增加，其中地球与环境、数学与物理这两门学科在同一时间发表的论文中占比增加明显。从月份上分析，一个有趣的现象是，汉斯出版社每隔两个月即达到一次当年发布文章数量的顶峰。以2017年作为一条分水岭，在此之前几乎每月发布文章数都不超过300篇，而2017年之后几乎每月都超过了300篇。 图2. 2011~2019年汉斯出版社各学科发布文章数量堆栈图 (二) 文章引用分析 这些文章包含近36万条参考文献。为了准确识别论文所属学科，我们采用了汉斯出版社的分类信息，即使分类较为粗略，但通过这些庞大的数据依然可以得出一定结论。 结合图2和图3整体分析，地球与环境的引用占比占据所有学科的三分之一，当然这也和它发文数量成正比。相比之下数学与物理这门学科的文献研究更为有趣了。通过分析，可以得出数学与物理这门学科在发文数量上相比其他学科发文较多，而且每年都在增长，发文数量仅仅次于地球与环境，但文章引用在所有学科占比中却逐年下降。这里推测可能与数学与物理这门学科更加注重数学运算、推导公式有关，因此对于问题的探究与解决，相比其他学科没那么多。 (三) 词云分析 图4为汉斯出版社近九年的关键词生成的词云图，首先利用jieba库将所有关键词分解合并分好词，再用TF-IDF算法对关键词进行提取，TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种统计方法，用以评估一个词语对于文件集或语料库中的一份文件的重要程度。其原理为：一个词语在一篇文章中出现次数越多，同时在所有文档中出现次数越少，越能够代表该文章 [ 9 ]。我们选取权重排名前60的关键词，以此生成了下面的词云图。 图3. 2011~2019年汉斯出版社发布文章的各学科占比流动图 图4. 词云图 (四) 词频谱分析 根据2011~2019年发布文章中英文摘要关键词，进行整体词频输出得出如表1。可以看出热门的词汇包括是“Analysis”分析、“Model”模型、“System”系统和“Method”方法。 Table 1 Ranking of main keywords of open access journals from 2011 to 201 关键词 出现次数 Analysis 1527 Model 1480 System 1308 Method 1161 Water 775 Control 729 Network 659 Management 563 Teaching 546 Power 519 表1. 2011~2019年开放存取期刊的主要关键词排行 同时结合时间序列特性，根据关键词的权重得出了以下折线图(图5)所示，可充分显示科研学者的主要研究方式方法的转变。 图5. 融合权重的关键词数量折线图 2011年学者主要关注在模型层面，随着计算机的迅速发展，模型的应用领域也在发生着革命性变化，模型已经向一切领域渗透，各行各业日益依赖于建模。同时在新设备、新技术的研制与开发中，对于质量、精度、速度、效益等指标的考查无一不需要在模型下运用相应的方法和借助计算机控制实现。根据词云图中2019年的数据也不难看出经过九年的发展，“模型”这一关键词依然排在前几名，可见其重要性。“分析”一词在19年大火起来也不奇怪，遇事离不开分析，在探索的路上分析清楚，也就离正确答案更近一步。 通过上述相关数据分析可以得出以下三点结论： 1、各学科文章的发布数量都在逐年上升，且各学科的发文数量逐渐走向均衡。 2、在各学科当中，地球与环境的引文占比居多，而数学与物理虽然发文数量占比较多，但引文数量却逐年下降。 3、对于开放存取的期刊，投稿学者的研究方法普遍倾向于通过建模进行分析研究，来取代了原先固定学科方法的研究模式。 根据以上三点结论，对公开存取OA类期刊的发展有如下建议： 1、开放存取OA类期刊的接受度越来越高，传统的期刊杂志社需要考虑自身发展的多样化，接受趋势并发展出自己的OA类期刊。 2、投稿OA类期刊的学者更加青睐于社科和应用类研究，而基础学科和理工科的研究相对较薄弱。因此开展了OA类业务的期刊杂志社需注意提高对社科和应用类研究论文的发文门槛，避免成为“水刊”，同时需要鼓励学者们对基础研究的投稿。 3、鼓励学者多样化研究方式方法，注重结果的完整性，鼓励实验数据的提交，打造优质开放存取期刊样板。
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user: 5. 总结 大数据时代下，最核心的就是对大数据进行研究分析。只有通过调查研究的数据，才能对于出现的问题提供有效准确的解决办法。本文通过研究发现汉斯出版社发布文章学科逐渐多元化，各学科文章数量不断增加，近几年的文章研究热点在Analysis和Model等方面。因此得出结论：大数据技术为我们提供了全新的视角来分析和审视开放存取的期刊相关数据要素，以数据驱动的方式进行分析进而挖掘出相关知识，取代过去凭借经验和直觉的方式方法，后者往往带有人们的主观性，对于问题判断不够客观。 我们认为研究一篇论文包含哪些数据要素，可能有助于学科之间的比较，也有助于增加对论文影响力的正确性。作为数据分析的研究员，我们希望学科之间不再那么封闭。为分析学科之间的交叉性以及开放存取期刊的影响和驱动的关键因素，下一步工作则会围绕这些数据要素在学科之间相关性进行研究，挖掘交叉领域中文章自身的关注知识点是否有发生迁移，迁移过程中在哪些点聚变成新的知识点、知识面甚至知识领域，从而以更深层次的视角来研究这些数据要素对开放存取期刊的影响和驱动。
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user: 摘要 血小板反应蛋白-4 (Thrombospondin-4， THBS-4/TSP-4)于1993年首次被发现，但在此后的很长时间里对该分子的研究没有深入。近年来，PubMed陆续报告确定了TSP-4在心血管和神经系统，炎症，癌症和骨骼肌中许多意想不到的功能。今年的研究重点关注TSP-4在不同组织的生理和病理反应，主要通过基因表达谱的生物信息学分析和分子生物学方法验证。TSP-4的单个分子可以同时与多个细胞受体和细胞外间质(extracellular matrix， ECM)的配体结合，并组织ECM以及细胞与ECM间的相互作用。TSP-4的促血管生成特性可能解释了它在几种癌症中的高表达的原因。TSP-4在癌症组织中的表达增加与癌症进展有关。总的来说，TSP-4在肿瘤防治研究中有望将TSP-4用作肿瘤治疗性靶标，通过抑制血管生成，阻断肿瘤生长、浸润、转移，并减轻疼痛。
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user: 1. 引言 血小板反应蛋白家族(Thrombospondins family， THBS)是一组进化保守的，可以短暂的或长期的与细胞外其他间质发生作用，需要钙结合的细胞外间质蛋白。他们具有结合细胞外间质分子、细胞因子、配体蛋白以及分子伴侣的特性，能调节胶原纤维的架构，也能与一系列的生长因子相互作用。目前发现的THBS一共有5个成员，分别是Thrombospondin-1，Thrombospondin-2，Thrombospondin-3，Thrombospondin-4和Thrombospondin-5也叫软骨寡聚基质蛋白(cartilage oligomeric matrix protein， COMP)。THBS表达谱的研究主要来源于人和小鼠，其他物种的研究比较零碎。 1993年LAWLER J [ 1 ] 等报道，在非洲爪蛙基因组中发现了一个血小板反应蛋白基因，并且命名为Thrombospondin-4 (THBS4/TSP-4)。研究发现胚胎中神经系统发育阶段可以检测到TSP-4的表达。近年来，TSP-4在心血管和神经系统、炎症、癌症和心肌骨骼肌等方面发现了许多新的功能，引起了人们对这种细胞外间质蛋白(extracellular matrix protein)的关注，深入研究发现TSP-4促进血管生成 [ 2 ]。随后，进一步对人类TSP-4进行了测序，与非洲爪蛙的TSP-4不同，在成人组织中，心肌和骨骼肌中TSP-4的表达最高 [ 3 ]。Tucker等人注意到，TSP-4转录的表达方式明显不同于其他THBS的表达方式 [ 4 ]。TSP-4作为细胞外间质蛋白的代表日益受到研究者的重视，对多个肿瘤的研究数据显示它在肿瘤–间质相互作用中起到了一定的作用。另外，有研究显示TSP-4与肿瘤细胞的侵袭能力有关 [ 5 ]。肿瘤的生长主要取决于脉管系统，在癌症中检测到高TSP-4表达，这与前期研究发现的血管壁中TSP-4表达是一致的。在几种癌症中，TSP-4在大多数上调基因中位居前1%，例如胃癌，特别是在乳腺癌中 [ 6 ]。随着将TSP-4与其他TSP家庭成员区分开来的证据的出现，我们认为针对TSP-4在肿瘤学方向的深入研究是十分必要的。本文就TSP-4在肿瘤学方面的研究进展做一总结，关注肿瘤生物学中间质细胞和肿瘤微环境所起到作用。
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user: 2. 神经系统肿瘤 纤维性星形细胞瘤 纤维性星形细胞瘤(Pilocytic astrocytoma， PA)约占所有神经胶质瘤的5.1%，最常见于儿童，男性患病率高于女性。多发生于中枢神经部位，以小脑、视神经、视神经交叉及下视丘等处多见 [ 7 ]。Rorive [ 8 ] 等报道I级纤维性星形细胞瘤基因芯片显示6个基因(TIMP4， C1NH， CHAD， TSP-4， IGFBP2， TLE2)特异性高表达，这区别于正常脑组织、II级纤维性星形细胞瘤和高级别纤维性星形细胞瘤。这些基因的表达可能使纤维性星形细胞瘤获得包膜，而不像其他星形细胞瘤那样散发并且具有侵袭性。因此，推测这些基因对抗肿瘤转移起到重要作用。Yang [ 9 ] 研究发现TSP-4与NG2细胞的神经元分化有关。当TSP4过表达时，NG2细胞会自发地发生神经元分化，这是通过在信使RNA和蛋白质水平上诱导各种神经元分化标记(例如NeuN，Tuj1和NF200)证明的。相反，TSP4沉默对NG2细胞中神经元分化标记的表达具有相反的作用。接下来，研究了负责TSP4介导的NG2细胞分化的信号通路并发现p38和AKT信号受TSP4过表达的影响。此外，当ERK信号被抑制剂U0126阻断时，NG2细胞的神经元标志物表达大大增加。在一起，这些发现表明TSP4通过抑制ERK/MAPK信号传导促进NG2细胞的神经元分化，从而揭示了TSP4在NG2细胞命运方面的新作用。
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user: 3. 消化系统肿瘤 3.1. 肝癌 最初的研究并没有在肝脏检测到TSP-4的表达，最近的研究发现TSP-4与慢性肝脏疾病、肝脏再生、自身免疫性肝炎有关。根据以往研究提示Thrombospondin-2和TSP-4对肿瘤有抑制作用，Park [ 10 ] 等研究了TSP-4 G30275C基因多态性与肝癌的关系，其结果显示没有明显相关性。Su [ 11 ] 等作者通过研究TCGA数据库，发现肝癌标本中TSP-4显著高表达，并且与预后显著相关。进一步研究发现TSP-4的高表达是进展行肝癌血行浸润的标志。虽然TSP-4的高表达有抑制肿瘤生长作用，体外研究发现敲除TSP-4后的肝癌细胞，迁移和浸润受到抑制，同时血管生成也被抑制。随后，研究发现miR-142是肝癌细胞中TSP-4的上游调控子。肝癌标本中检测到miR-142的表达显著下调，对应的是TSP-4过表达。通过调控miR-142高表达可以明显抑制肝癌细胞的血管生成和侵袭，而再表达TSP-4后可以抵消miR-142的作用。在肿瘤异种移植模型中稳定表达miR-142表现出TSP-4表达和肿瘤血管生成都受抑制。TSP-4过量表达导致miR-142表达降低，进而增强了肝癌细胞的转移和血管生成。因此，针对TSP-4或miR-142研发抗肝癌的治疗策略和药物是很有希望的。Wu [ 12 ] 等对85例肝癌和癌旁组织标本进行研究，发现肝癌组织和癌旁组织存在着显著表达差异，TSP-4的高表达与血浆谷丙转氨酶显著相关(P < 0.04)，并且TSP-4表达越高，患者的总生存率越低。多因素分析显示TSP-4是肝癌预后的独立风险因素。这项研究提示TSP-4与肝癌进展相关，可以作为独立的预测标志物和治疗靶点。在肝细胞癌中，TSP-4过度表达并与预后相关，其敲低抑制了肝细胞癌诱导的血管生成，迁移和癌细胞侵袭。TSP-4被认为是基因网络的成员之一，该基因网络通过控制肝发育过程中成肝细胞的迁移和粘附来调节肝芽的扩张，并被提议作为研究肝癌发生的候选基因。 3.2. 胃癌 通过对比两种类型胃癌全转录组基因表达谱，经RT-PCR鉴定，证明散发型胃癌中TSP-4高表达，而肠型胃癌中缺乏表达。免疫组化证实TSP-4在蛋白水平高表达并且定位于基质，主要围绕肿瘤细胞巢。肿瘤细胞越密集，侵袭性越高TSP-4的表达也越高。肠型胃癌和非癌变的胃上皮细胞均不表达TSP-4。进一步体外培养试验证实肿瘤相关成纤维细胞可以分泌TSP-4。受到肿瘤细胞刺激的成纤维细胞会使其TSP-4转录水平提高 [ 13 ]。Maran [ 14 ] 研究发现胃癌前病变可能与幽门螺杆菌易感人群的rs6878265 (TSP-4)基因多态性有关。Lin [ 15 ] 等报道胃癌中TSP-4 mRNA表达与肿瘤大小(P = 0.002)和肿瘤TNM分期相关，进一步研究TSP-4 SNPs对预后不良风险的影响表明携带(rs77878919和rs7736549)这两种基因型患者的预后不良风险最高。Huang [ 16 ] 等研究了胃癌中FGFR2与TSP-4的关系。低TSP-4表达与较短的总生存期(OS)和晚期胃癌相关。FGFR2在胃癌组织中明显过表达，与淋巴结转移、临床晚期和预后不良的高风险相关。相关分析表明FGFR2与TSP-4呈负相关。体内外实验表明，FGFR2激活可以下调TSP-4的表达，而TSP-4在胃癌细胞的增殖、侵袭和迁移中起重要作用。作者还发现PI3K-AKT-mTOR通路参与FGFR2-TSP4轴。FGFR2信号通过PI3K-AKT-mTOR途径下调TSP4，从而促进胃癌进展。Chen [ 17 ] 等报道TSP-4通过靶向KLF9促进胃癌的增殖和转移。首先，作者对癌症基因组图谱数据集的生物信息学分析表明，TSP-4和KLF9表达之间可能存在正相关。随后，通过细胞计数，MTT和软琼脂菌落形成试验分析了MGC-803和BGC-823细胞的增殖。通过transwell迁移和侵袭试验研究了转染的GC细胞的迁移和侵袭。QPCR分析证明，用TSP-4过表达质粒转染可增强GC细胞中KLF9的表达。与非肿瘤胃细胞相比，MGC-803和BGC-823细胞中TSP-4 mRNA和蛋白表达上调。KLF9过表达显着刺激了MGC-803和BGC-823细胞的增殖和转移。此外，KLF9 siRNA抑制了TSP-4过表达质粒转染引起的MGC-803细胞活力，迁移和侵袭增强。Kuroda [ 18 ] 等通过蛋白质印迹法检查了TSP-4在癌症相关的成纤维细胞(CAFs)，正常相关的成纤维细胞(NFs)和胃癌细胞系中的表达。在GC微环境中，TSP-4在具有αSMA或Podoplanin表达的基质细胞上表达，但在具有细胞角蛋白表达的癌细胞上不表达。蛋白质印迹分析结果表明，CAF(而非NF和癌细胞)表达TSP-4。与TSP-4低表达状态相比，TSP-4高表达状态与更高的αSMA表达，更高的浸润深度，淋巴结转移，淋巴浸润，腹膜细胞学，腹膜转移，较大的肿瘤大小，镜下弥漫型和扩散浸润型。高TSP-4组的5年总生存率明显低于低TSP-4组。多元分析表明，TSP-4表达是独立的预后因素。一项旨在研究胃癌生存相关的基因并改善胃癌患者的危险分层的研究将TSP-4等7个基因进行研究，发现表明，PRICKLE1表达可能是独立的预后因素，可以与年龄和TNM分期相结合，成为能够预测胃癌患者OS率的诺模图 [ 19 ]。 3.3. 结肠癌 Greco [ 20 ] 等将结肠癌组织与正常组织进行对比发现结肠癌中TSP-4的表达较低，并且在结肠癌中TSP-4出现高度甲基化，因此推测TSP-4属于结肠癌的抑癌基因。组蛋白H3赖氨酸9由乙酰化到甲基化的转变可以使常染色体的某些基因沉默。Kondo [ 21 ] 等利用染色质免疫沉淀方法比较了同一肿瘤细胞系中27个克隆的H3-K9 Me/Ac比值，18个克隆出现了高H3-K9 Me/Ac比值，提示结肠癌标本和细胞系中TSP-4表现为高度甲基化。TSP-4由于DNA甲基化或组蛋白去乙酰化抑制而沉默。
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user: 4. 女性生殖系统肿瘤 乳腺癌 乳腺癌是由基因和非基因等多种因素引起的疾病。不同的组织类型对治疗的反应性不一样，因此也会有差别迥异的临床结果。乳腺癌存在组织学上的异质性，包含上皮细胞、间质细胞、内皮细胞和淋巴细胞等。许多研究团队期望利用基因表达谱来区分乳腺癌不同的亚组，进而采取有针对性的治疗策略。因此，找到基因组学上的标志基因是关键。经过多个研究小组的基因芯片分析，鉴定出12个差异表达基因用以区分侵袭性乳腺小叶癌和乳腺导管癌，他们是E-CD、survivin、cathepsin B、TPI1、SPRY1、SCYA14、TFAP2B、TSP-4、osteopontin、HLA-G和CHC1 [ 22 ]。Korkola [ 23 ] 等认为TSP-4与限制肿瘤转移有关。通过cDNA芯片等找出了用于区分侵袭性乳腺小叶癌和侵袭性乳腺导管的8个差异表达基因，分别是E-cadherin， survivin， cathepsin B， TPI1， SPRY1， SCYA14， TFAP2B和TSP-4。在体外培养中，TSP-4在成纤维细胞的表达比上皮细胞高。乳腺组织中的表达比体外培养细胞系要高。乳腺小叶癌中TSP-4表达较乳腺导管癌高。乳腺导管癌表达大量的骨桥蛋白和组织蛋白酶，下调TSP-4的表达，由此来获得侵袭性。而乳腺小叶癌是通过上调E-cadherin表达来获得侵袭性的。McCart Reed [ 24 ] 利用免疫组化和免疫荧光检测，结合公共基因组表达数据，首次阐明TSP-4在正常乳腺组织和乳腺癌中的表达。TSP-4位于乳腺癌大导管和血管的基底膜层，很少出现在正常的上皮细胞和正常的细胞外间质。在肿瘤相关的间质中高表达，肿瘤上皮细胞的表达也高于正常上皮细胞。在侵袭性导管癌和侵袭性乳腺小叶癌中的表达没有差异。虽然TSP-4 mRNA在不同组织变化较大，但是相对于正常组织、ER受体阳性的低级别导管癌，TSP-4 mRNA在乳腺癌组织都是高表达。TSP-4基因的基因组学改变很少，提示乳腺癌中TSP-4的表达激活与具有侵袭性的肿瘤细胞和局部微环境中的间质成纤维细胞相互作用有关。TSP-4在乳腺癌中的表达与细胞外间质转变成被激活的反应性间质有关，这种转变在肿瘤的进展过程中是必不可少的，并有利于肿瘤细胞侵袭。在乳腺癌中，TSP-4表达的增加与对浸润性癌的基质反应有关，这表明ECM中的TSP-4有助于肿瘤进展并促进肿瘤细胞的侵袭。在小叶型和导管型乳腺癌中检测到TSP-4的差异表达，表明它可能是特定乳腺癌类型的标志物，研究其作用对于了解乳腺癌表型差异的基础可能很重要。Tveitarås MK [ 25 ] 研究表明，至少在此乳腺癌模型中，触珠蛋白的变化尤其是纤维蛋白原β链，血小板反应蛋白4和转铁蛋白受体蛋白1的变化指示转移，并且应进一步评估其作为一般的乳腺癌生物标记物。