DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 白及止血作用的研究 白及具有收敛止血的功能。从白及块茎中可提取多种活性成分，白及多糖(Bletilla striata polysaccharides， BSP)是主要提取物之一，也是白及发挥止血作用的主要物质基础 [ 4 ]。近几年的研究也发现，糖苷类、菲类、二氢菲类等 [ 5 ] 白及非多糖组分同样具有止血作用 [ 6 ]。 2.1. 白及多糖止血作用的研究 白及多糖是由多个单糖通过糖苷键相连接而形成的多聚物，由于其主要组成为D-葡萄糖和D-甘露糖，所以也被称为葡甘露聚糖聚合物 [ 7 ]。现有多项研究表明 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]，白及多糖能够缩短小鼠的出血时间(bleeding time， BT)和凝血时间(clotting time， CT)，调节血小板聚集率，增强血小板第Ⅲ因子活性，加快内源性、外源性凝血途径的激活速度并在一定程度上调节纤溶系统，综合发挥止血作用。 武桂娟等 [ 8 ] 发现服用白及多糖水溶液的小鼠，其出血时间和凝血时间都会得到有效缩短。董莉等 [ 9 ] 通过对大鼠进行对照给药实验，发现白及多糖能够缩短大鼠的凝血酶原时间、凝血酶时间、部分凝血活酶时间，从而加快凝血速度。 研究表明，白及多糖能够上调血小板最大聚集率 [ 10 ]。血小板的聚集在一期止血的过程中尤为重要，血小板聚集作用的增强能够加快止血栓的形成，从而加速止血。血小板的释放功能会对血小板的聚集产生一定影响。Li等 [ 11 ] 通过投射电子显微镜对经白及多糖处理后的血小板进行观察，发现血小板紧密聚集，并且在血小板赤道和横断面处随机分布的α颗粒和致密颗粒有明显脱粒现象，这在一定程度上显示白及多糖对血小板的释放功能有一定的促进作用。当血小板从自身致密体、α-颗粒中释放物质如ADP、5-HT或临时合成的TXA 2 以及其他各类因子时，一方面，能够进一步促进血小板的聚集，另一方面，能够促进血管的收缩以及血浆纤维蛋白的生成，进一步增强止血作用。TXB 2 和6-keto-PGF1α是TXA 2 和PGI 2 的稳定代谢产物，可作为判断二者浓度的指标。现有研究证实 [ 9 ]，白及多糖使大鼠血浆中TXB 2 的含量有所上升，6-keto-PGF1α含量则有所下降，证明白及通过促进血小板释放TXA 2 以及抑制内皮细胞转化PGI 2 来增强血小板的聚集，并且在一定程度上促进了血管的收缩，有利于止血的进行。有学者推断 [ 7 ]，白及多糖的硫酸盐通过TXB 2 通路诱导磷脂酶A 2 (phospholipaseA 2 ， PLA 2 )触发花生四烯酸(Arachidonic Acid， AA)的释放，从而增加TXB 2 的含量，促进血小板的聚集。此外，Li等 [ 11 ] 发现P 2 Y 1 抑制剂和P 2 Y 12 抑制剂呈剂量依赖性地对白及多糖产生抑制，表明白及多糖对于血小板的聚集和形态改变的影响可能与ADP受体信号通路中的P 2 Y 1 、P 2 Y 12 和PKC受体的激活有关。 纤溶系统通过作用于血栓和凝血块，从而影响止血作用的进行。通过大鼠的血热出血模型，董永喜等 [ 12 ] 发现白及多糖会下调大鼠血浆中纤溶酶原激活物抑制剂的含量，组织型纤溶酶原激活剂含量有所上调。白及多糖通过调节二者的平衡来发挥作用，从而防止二者失衡产生的失血或血栓栓塞。 2.2. 白及非多糖组分止血作用的研究 有研究显示白及正丁醇提取部位是白及止血作用有效部位之一 [ 13 ]，其作用机制是通过促进血小板的聚集从而发挥止血功能。赵菲菲等 [ 14 ] 使用乙醇对白及进行提取后，采用80%乙醇进行洗脱，得到不含多糖的白及乙醇组分(BS-80EE)，探究白及非多糖组分的止血作用和机制。研究发现，BS-80EE能促进凝血酶的生成，缩短凝血过程中的凝血酶时间从而降低肝素化小鼠的出血及凝血时间，另一方面，随着BS-80EE浓度的升高，可明显提升大鼠血小板聚集率。从血液流变学的角度来看 [ 15 ]，BS-80EE会提高大鼠血小板膜糖蛋白CD62P的活化率，在电镜下，血小板伪足伸出并聚集在一起，使全血粘度提升。BS-80EE通过促进血小板的活化、形变、聚集来增强血液黏度，使血液处于高凝状态从而发挥止血作用。进一步研究发现了BS-80EE的止血活性物质基础 [ 5 ]，化合物4-Hydroxymethylphenyl β-D-glucoside、α-Isobutylmalic acid、Blestroside、Gymnoside I、Militarine、Gymnoside IX、1-p-Hydroxybenzyl-4-methox yphenanthrene-2，7-diol等能缩短小鼠的凝血时间，化合物 4，7-Dihydroxy-2-methoxy-9，10-dihydrophenanthrene、armatuside等在体外能有效促进血小板的聚集。 2.3. 白及促进止血过程 白及多糖成分和非多糖组分在止血作用上有一定的共性，都会促进血小板的聚集，促进止血栓的形成，加快一期止血速度。白及通过促进血小板第III因子的活性从而使凝血活酶生成时间得到有效缩短 [ 16 ]。一定程度上促进凝血酶的生成，凝血酶原时间缩短，加快二期止血进程。 白及止血功效的发挥，首先由吸收血液后富有粘性的多糖附着于伤口表面，达到初步的物理止血作用 [ 17 ]。其次，白及内的多种活性成分发挥作用，促进血管收缩，血液黏度提升，使受损部位局部血流量减少。相应物质作用于血小板，使血小板聚集并且形成血小板止血栓堵塞伤口。白及使凝血酶生成速度加快，促进纤维蛋白的生成，加固止血栓。同时，调节纤溶系统的稳定，防止出血的发生。
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user: 3. 止血作用在临床上的应用 白及具有收敛止血，消肿生肌的功能。使用白及为原材料制成的止血粉、止血海绵，具有良好的止血、抗菌 [ 18 ]、消炎 [ 19 ] 作用，被广泛应用于临床止血。白及散是中药传统方剂，自古以来作为止血良方被广泛应用。在《因病脉治》中就有白及散的记录 [ 20 ]：“白芨、飞曲，二味同研，白汤调服。”可用于治疗肺络损伤，喘咳吐血。现代临床应用中，更是将传统白及散与西药联合应用，展现出较好的治疗效果 [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ]。 3.1. 白及止血粉 以白及为原料制成的止血粉，既可以有效抑制临床常见的细菌 [ 18 ]，又能促进止血，加快伤口的愈合。白及粉接触创面后会充分吸收血液，富含多糖的粉体产生粘性，形成糊状附着在伤口表面，达到初步止血目的 [ 17 ]。之后白及粉通过促进血小板聚集和血管收缩，缩短凝血时间从而达到良好的止血效果。好的止血材料需要有较好的生物相容性，保证临床应用的安全。王玮 [ 24 ] 通过动物实验发现白及止血粉不会对豚鼠皮肤产生刺激性反应和过敏性反应，并且由于白及多糖和淀粉为源于植物的多聚糖成分，使用后可以完全降解。 徐思清 [ 25 ] 选取152例肺胃出血或外伤性出血的患者使用白及粉进行临床试验。对外伤性出血患者进行外敷白及粉治疗，对胃出血患者进行内服白及粉治疗。外伤性患者在外敷白及粉之后，5 d左右白及粉被吸收完毕，同时患者疼痛消失，出血可停止。胃出血患者在服用白及粉后，3 d左右出血症状明显改善。试验结果表明白及粉能有效缓解出血症状。刘静 [ 26 ] 选取128例急性上消化道出血的患者，随机分为两组进行对照试验。治疗组使用白及粉和大黄粉联合治疗，对照组仅使用大黄粉治疗。治疗组64例中有效43例，总有效率82.81%，对照组64例中治愈48例，总有效率75.00%。两组数据P < 0.05具有统计学差异，治疗组总治愈率高于对照组，表明白及粉具有良好的止血效果。 3.2. 白及止血海绵 止血海绵是一种外科敷药，具有快速止血、抑菌抗感染的功能，可以吸收大量血液和组织渗液、加速创面愈合，常用的止血材料有壳聚糖，纤维蛋白胶，明胶海绵等 [ 27 ]。壳聚糖止血材料虽可广泛地应用于各种海绵，但对于大出血伤口的治疗效果不够理想。明胶海绵相较于其他止血材料而言止血速度慢，对血小板等物质的拉扯能力以及对患者创面组织的附着力较差，而且更容易破裂。白及止血海绵 [ 28 ] 不仅拥有较好的柔韧性和强度，透气性、生物相容性较好，吸水性较强，而且能提高血小板聚集率，起到稳定凝血块的作用，止血效果明显强于吸收性明胶海绵。同时，白及还具有良好的抑菌效果以及促进伤口愈合 [ 29 ] 的特性，是优良的止血海绵用料。 在新型止血海绵的研发中，有学者研究出一种通过使用定向冷冻技术以形成特定的分级排列多孔通道的白及多糖海绵 [ 30 ]。海绵的微观结构和力学性能可以通过调节白及多糖的浓度来发生相应的改变，以适应不同的使用需求，具有一定的市场前景。有团队在复合型海绵的研究中研发出白及多糖/氧化石墨烯复合海绵新材料(BGCS) [ 31 ]。BGCS的孔隙度大于90%，拥有良好的吸水性，在30 s内可促进血液凝固。但是，石墨烯对于人体有潜在的危害，对于其性质及其开发仍处于初级阶段，需要有更多的试验来证实BGCS是否是一种良好的止血材料。 3.3. 白及散 白及善收敛，具有收敛止血，消肿生机的功能。可根据不同疾病，与其他中药一同碾磨成粉，作为具有特定疗效的方剂使用。现代临床试验证实，西药治疗时联合白及一同使用，能够有效缓解病情，产生优于单独使用西药的治疗效果 [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ]。 李树英 [ 22 ] 选取60例基底节区、丘脑出血患者作为研究对象，随机分为两组，都使用奥美拉唑进行治疗，试验组加用鼻饲方法对患者使用三七白及散进行治疗。试验结果显示，加用三七白及散的患者第3 d及7 d胃黏膜PH值大于对照组患者，第14 d试验组患者血清血红蛋白以及血清白蛋白的水平均高于对照组患者，血清总胆固醇的水平低于对照组患者。试验组的各项临床指标优于对照组，这表明三七白及散对基底节区、丘脑出血患者疗效较好。白及可用以治疗肺络损伤，喘咳吐血。郑迪 [ 23 ] 选取70例肺浸润型肺结核患者，随机分为两组。两组都使用抗结核药进行治疗，试验组加用白及止血抗痨散进行治疗。结果表明，联用白及止血抗痨散的患者咯血症状较对照组少，治疗总有效率高。
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user: 4. 结语 综上所述，对于白及止血作用研究主要集中在白及多糖，白及非多糖组分止血作用的研究较少，可加大对白及非多糖组分止血作用的研究。如一般采用水提醇沉法提取白及多糖 [ 32 ]，醇沉部分过滤后一般会被舍弃，可探究滤液是否拥有止血功能。现代研究证实，白及化学成分复杂，现已从白及中分离鉴定出192种化合物 [ 33 ]。需要对白及进行“物质–药效”关联，明确具体化学物质对血小板、凝血酶、纤溶系统等的影响机制，更深层次的探究白及的止血功能。白及对血小板的功能有较大的影响，但相应机制通路研究较少，应加大这方面的研究。此外，由于白及多糖分子量跨度大，有学者判断白及多糖的分子量会对其药理活性产生影响 [ 34 ]。故可采用多种方法对白及多糖进行分子量分级以探究不同分子量的多糖对止血活性的影响。 白及作为传统止血良药被广泛使用，其多糖性质赋予其广阔的发展前景。可采用现代先进技术，有效利用白及打造复合止血材料以完善传统止血材料的缺点。除此之外，可以看到，白及在中西医结合治疗中焕发出勃勃生机，可继续深入研究，发挥白及这一传统中药的无限活力。
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user: 摘要 本文对一类带有齐次边界条件的Rosenau-RLW方程的初边值问题进行了数值研究，在保证二阶理论精度的前提下，对非线性项在时间层进行外推线性化处理，提出一个新的三层线性化差分格式，证明了差分解的存在唯一性，在不能得到差分解最大模先验估计的情况下，综合运用数学归纳法和离散泛函分析方法，证明了该差分格式的收敛性和稳定性。数值实验验证了该方法是可靠的。
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user: 1. 引言 为了克服的KdV方程的某些不足，文献 [ 1 ] [ 2 ] 提出了Rosenau方程： u t + u x x x x t + u x + u u x = 0 ， (1) 而方程(1)通常也被看作是正则长波(RLW)方程 [ 3 ] [ 4 ] u t − u x x t + u x + u u x = 0 (2) 的另一种表述形式，对Rosenau方程(1)和RLW方程(2)的研究引起了众多学者的关注。 而Rosenau-RLW方程 [ 5 ] - [ 14 ] u t − u x x t + u x x x x t + u x + u u x = 0 ， x ∈ ( x L ， x R ) ， t ∈ ( 0 ， T ] (3) 是Rosenau方程(1)和RLW方程(2)的推广形式，也是一个重要的物理模型 [ 5 ] - [ 14 ]，文献 [ 5 ] 对其进行了有限元方法研究，文献 [ 6 ] - [ 14 ] 对方程Rosenau-RLW(3)及其广义形式进行了有限差分方法研究，其中非线性差分格式 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] 在数值求解时都需要非线性迭代，计算耗时较多。本文对非线性项 u u x 进行外推线性化离散处理，从而对Rosenau-RLW方程(3)进行线性化有限差分方法数值求解研究，考虑其如下的初值条件和边界条件： u ( x ， 0 ) = u 0 ( x ) ， x ∈ ( x L ， x R ) (4) u ( x L ， t ) = u ( x R ， t ) = 0 ， u x x ( x L ， t ) = u x x ( x R ， t ) = 0 ， t ∈ ( 0 ， T ] (5) 其中 u 0 ( x ) 是一个已知的光滑函数。
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user: 2. 线性差分格式及可解性 剖分有界闭区域 [ x L ， x R ] × [ 0 ， T ] ，令 τ 为时间步长， t n = n τ ， 0 ≤ n ≤ N ， N = [ T τ ] ；空间步长取为 h = x R − x L J ， x j = x L + j h ， 0 ≤ j ≤ J ；用 u j n 和 U j n 分别表示函数 u ( x ，   t ) 在点 ( x j ，   t n ) 处的精确值和近似值， 即 u j n = u ( x j ，   t n ) ， U j n ≈ u ( x j ，   t n ) 。规定C为与时间步长和空间步长均无关的常数，且 C > 0 。并定义以下符号： ( U j n ) x = U j + 1 n − U j n h ， ( U j n ) x ¯ = U j n − U j − 1 n h ， ( U j n ) x ^ = U j + 1 n − U j − 1 n 2 h ， ( U j n ) t = U j n + 1 − U j n τ ， U j n + 1 2 = U j n + 1 + U j n 2 ， 〈 U n ， V n 〉 = h ∑ j = 1 J − 1 U j n V j n ， ‖ U n ‖ 2 = 〈 U n ， U n 〉 ， ‖ U n ‖ ∞ = max 1 ≤ j ≤ J − 1 | U j n | ， Z h 0 = { U = ( U j ) | U − 1 = U 0 = U J = U J + 1 = 0 ， j = − 1 ， 0 ， ⋯ J ， J + 1 } . 在数值离散时，将方程(3)中的非线性项 u u x 部分外推到 n − 1 层，从而对问题(3)~(5)提出如下三层线性化有限差分数值格式： ( U j n ) t − ( U j n ) x x ¯ t + ( U j n ) x x x ¯ x ¯ t + ( U j n + 1 2 ) x ^ + ( 3 2 U j n − 1 2 U j n − 1 ) ( U j n + 1 2 ) x ^ = 0 (6) U j 0 = u 0 ( x j ) ， ( j = 1 ， 2 ， ⋯ ， J − 1 ) (7) U n ∈ Z h 0 ， ( U n 0 ) x x ¯ = ( U J n ) x x ¯ = 0 ， n = 1 ， 2 ， ⋯ ， N (8) 引理1 [ 15 ] 对 ∀ U ∈ Z h 0 ，恒有： ‖ U x ^ ‖ 2 ≤ ‖ U x ‖ 2 . 以下用数学归纳法来分析有限差分数值格式(6)~(8)其解的存在唯一性： 定理1 当时间步长 τ 足够小时，线性有限差分格式(6)~(8)的数值解存在且唯一。 证明 由(7)式知，显然 U 0 是线性化有限差分格式(6)~(8)的数值解，再用其它方法(如两层差分格式 [ 10 ] )先计算出 U 1 (即 U 0 和 U 1 是唯一被确定的)，现假设 U n − 1 ， U n ( n ≤ N − 1 ) 是唯一可解的，于是有 ‖ U n − 1 ‖ ∞ ≤ C ， ‖ U n ‖ ∞ ≤ C (9) 考虑(6)式中的未知层 U n + 1 对应的齐次线性方程组，有 1 τ U j n + 1 − 1 τ ( U j n + 1 ) x x ¯ + 1 τ ( U j n + 1 ) x x x ¯ x ¯ + 1 2 ( U j n + 1 ) x ^ + ( 3 4 U j n − 1 4 U j n − 1 ) ( U j n + 1 ) x ^ = 0 (10) 以向量 U n + 1 对(10)式取内积，由(8)式、(9)式和引理1，并利用分部求和公式 [ 15 ]，有 1 τ ‖ U n + 1 ‖ 2 + 1 τ ‖ U x n + 1 ‖ 2 + 1 τ ‖ U x x n + 1 ‖ 2 + 1 2 〈 U x ^ n + 1 ， U n + 1 〉 = − h ∑ j = 1 J − 1 ( 3 4 U j n − 1 4 U j n − 1 ) ( U j n + 1 ) x ^ U j n + 1 ≤ C h ∑ j = 1 J − 1 | ( U j n + 1 ) x ^ | ⋅ | U j n + 1 | ≤ C ( ‖ U x n + 1 ‖ 2 + ‖ U n + 1 ‖ 2 ) (11) 又 〈 U x ^ n + 1 ， U n + 1 〉 = 0 ， (12) 合并(11)式和(12)式，化简整理有 ( 1 − C τ ) ‖ U n + 1 ‖ 2 + ( 1 − C τ ) ‖ U x n + 1 ‖ 2 + ‖ U x x n + 1 ‖ 2 ≤ 0 ， 取时间步长 τ 足够小，使得当 ( 1 − C τ ) > 0 时，关于 U n + 1 的齐次线性方程组(10)有且仅有唯一零解，于是关于 U n + 1 的非齐次线性方程组(6)的解是唯一存在的。从而由归纳假设知，线性有限差分格式(6)~(8)的数值解是存在且唯一的。
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user: 4. 数值实验 Rosenau-RLW方程(3)的孤立行波解 [ 13 ] 为： u ( x ， t ) = 15 19 sec h 4 [ 13 26 ( x − 169 133 t ) ] . 为了验证本文线性化有限差分算法的可靠性，取初值函数 u 0 ( x ) = u ( x ， 0 ) 进行数值求解计算，固定 x L = − 50 ， x R = 50 ， T = 20 。就 τ 和 h 的不同取值线性有限差分数值格式(6)~(8)的数值解在不同时刻的误差见表1，同时在表2中对理论精度 O ( τ 2 + h 2 ) 也进行了数值验证。 Table 1 The error of the scheme at several different time τ = 0.1 ， h = 0.1 τ = 0.05 ， h = 0.05 τ = 0.025 ， h = 0.025 ‖ e n ‖ ‖ e n ‖ ∞ ‖ e n ‖ ‖ e n ‖ ∞ ‖ e n ‖ ‖ e n ‖ ∞ t = 5 1.65956e−3 6.30406e−4 4.16159e−4 1.58763e−4 1.03978e−4 3.98898e−5 t = 10 3.16856e−3 1.17107e−3 7.90691e−4 2.93462e−4 1.96653e−4 7.33886e−5 t = 15 4.52032e−3 1.62506e−3 1.12429e−3 4.05990e−4 2.78519e−4 1.01163e−4 t = 20 5.78398e−3 2.04292e−3 1.43419e−3 5.78398e−4 3.53889e−4 1.26318e−4 表1. 格式在几个不同时刻的误差 Table 2 Numerical simulation of the theoretical accuracy O ( τ 2 + h 2 ) of the schem ‖ e n ( h ， τ ) ‖ / ‖ e 2 n ( h 2 ， τ 2 ) ‖ ‖ e n ( h ， τ ) ‖ ∞ / ‖ e 2 n ( h 2 ， τ 2 ) ‖ ∞ τ = h = 0.1 τ = h = 0.05 τ = h = 0.025 τ = h = 0.1 τ = h = 0.05 τ = h = 0.025 t = 5 — 3.98780 4.00238 — 3.97074 3.98004 t = 10 — 4.00729 4.02075 — 3.99053 3.99874 t = 15 — 4.02057 4.03670 — 4.00271 4.01321 t = 20 — 4.03291 4.05267 — 4.01381 4.02767 表2. 对格式的理论精度 O ( τ 2 + h 2 ) 的数值模拟 从数值算例结果可以看出，本文对初边值问题(3)~(5)所提出的线性化有限差分数值格式(6)~(8)是可行的。格式(6)~(8)明显具有二阶理论精度，更为重要的是，数值求解时不需要非线性迭代，所以计算时间比较节约，数值求解效率也较高。
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user: 摘要 目的：运用网络药理学方法探讨苓甘五味姜辛汤治疗慢性阻塞性肺疾病的有效成分及潜在分子机制。方法：通过TCMSP检索苓甘五味姜辛汤的活性成分得到各成分的作用靶点；通过OMIM和GeneCards疾病数据库检索慢性阻塞性肺疾病的相关靶点；将上述得到的药物和疾病靶点导入UNIPROT数据库进行基因的标准化处理，以Venn图展示药物与疾病的交集靶点。运用Cytoscape3.7.2软件构建“药物–成分–靶点–疾病”网络图；利用STRING在线平台构建PPI网络图，根据Degree值筛选核心靶点。利用DAVID在线数据库平台进行GO生物过程和KEGG通路富集分析。筛选得到苓甘五味姜辛汤活性成分130个，预测得到靶点143个，慢性阻塞性肺疾病相关靶点4717个，药物与疾病交集靶点122个。其中核心靶点包括VEGFA、CCL2、TP53、MAPK8、PTGS2、IL1B、IL6等。利用DAVID富集分析得到GO生物条目68条，KEGG通路15条(P < 0.05， FDR < 0.05)，其中生物过程(biological process， BP) 47条，分子功能(molecular function， MF) 13条，细胞组分(cell composition， CC) 8条，主要涉及对药物的反应、酶结合和药物结合过程等；主要涉及癌症通路、钙离子信号通路、肿瘤坏死因子信号通路、非小细胞肺癌等信号通路。结论：苓甘五味姜辛汤中的活性成分可以作用于VEGFA、CCL2、TP53、MAPK8、PTGS2、IL1B、IL6等关键靶点，通过调控钙离子信号通路、肿瘤坏死因子信号通路等参与治疗慢性阻塞性肺疾病。
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user: 1. 前言 慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease， COPD)是由于呼吸气流不能完全逆转、慢性炎症失调和肺气肿性破坏而导致的一种常见的疾病 [ 1 ]。COPD是全球发病率、死亡率和医疗保健支出的主要原因 [ 2 ]，且发病率和死亡率呈逐年上升的趋势。目前临床中多采用气管扩张剂和激素疗法治疗COPD，能在一定程度上缓解患者的临床症状 [ 3 ]，然而长期使用，也会导致不良反应随之出现。苓甘五味姜辛汤出自《金匾要略》，由茯苓、甘草、干姜、细辛、五味子组成。具有祛痰、止咳、平喘的作用，可以刺激呼吸中枢，扩张支气管，并且可以增强机体免疫力，降低炎症反应 [ 4 ]。但苓甘五味姜辛汤治疗COPD的分子机制尚不明确。 网络药理学是基于细胞或表型网络的背景下，有助于我们转变我们传统的“一种药物、一种疾病”的思维模式 [ 5 ]，有助于我们了解药物多种作用机制。网络药理学构建了“药物–成分–靶点–通路–疾病”之间相互作用关系，对于更好地理解化合物在分子水平上的作用机制和优化治疗效果至关重要。因此本研究运用网络药理学方法分析苓甘五味姜辛汤的活性成分及潜在靶点，为临床应用治疗COPD和后续实验验证提供理论支持。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 中药成分的获取及靶点预测 通过检索中药系统药理学数据库和分析平台(traditional Chinese medicine systems pharmacology database and analysis platform， TCMSP， http://tcmspw.com/tcmsp.php)获取苓甘五味姜辛汤中所有药物的活性成分，在TCMSP数据库中输入苓甘五味姜辛汤的组方药物名称，查询相关药物并在数据库中以口服生物利用度(oral bioavailability， OB) ≥ 30%和药物类似性(drug-likeness， DL) ≥ 0.18为筛选标准，筛选得到苓甘五味姜辛汤的所有活性成分。通过TCMSP预测得到所有活性成分的潜在靶点，将靶点导入Uniport数据库(https://www.uniprot.org/)进行基因的标准化处理。 2.2. COPD疾病靶点的获取 以“chronic obstructive pulmonary disease”为关键词在GeneCards (http://www.genecards.org/)和OMIM (http://www.omim.org/)数据库检索得到COPD相关靶点，对两个数据库合并删除重复值后得到COPD疾病的最终靶点。 2.3. Venn图构建 将苓甘五味姜辛汤的药物靶点映射到COPD疾病靶点中，得到苓甘五味姜辛汤治疗COPD的交集靶点，并以Venn图展示。 2.4. 药物–成分–靶点–疾病网络图构建 将苓甘五味姜辛汤中的活性成分及靶点，以及药物–疾病交集靶点数据导入到Cytoscape3.7.2软件中，构建“药物–成分–靶点–疾病”网络图，利用“Network Analyzer”功能进行分析，其中节点代表苓甘五味姜辛汤中的药物及其活性成分、疾病、靶点，边代表苓甘五味姜辛汤中药物与成分、成分与靶点、疾病与靶点之间的相互作用关系。 2.5. PPI网络图及核心靶点网络图构建 将药物与疾病的交集靶点导入STRING数据库(http://string-db.org)，选择物种为“Homo sapiens”，得到药物与疾病交集靶点的蛋白互作关系。将在STRING数据库下载的TSV格式数据导入Cytoscape3.7.2软件中，以Degree值大于平均值为筛选条件，筛选苓甘五味姜辛汤治疗COPD的核心靶点，并以核心靶点网络图展示。 2.6. GO功能和KEGG通路富集分析 将药物与疾病的交集靶点导入DAVID数据库(https://david.ncifcrf.gov/)，选择“official gene symbol”，物种选择为“Homo sapiens”，并以P < 0.05和FDR < 0.05为筛选标准，富集得到苓甘五味姜辛汤治疗COPD的生物学过程和通路。其中将GO生物过程数据导入Omicshare在线数据库平台，制成条形图展示；KEGG通路以表格形式展示。
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user: 4. 讨论 传统中医学中并无“慢性阻塞性肺疾病”病名，传统医学将其归属于“肺胀”“咳嗽病”范畴 [ 3 ]，中医学认为其基本病机为肺脾两虚，病位在肺，久而伤脾。 古人云：“脾为生痰之源，肺为贮痰之器”，是指脾脏功能下降，不能运化水湿，痰液停聚于肺而导致咳嗽。苓甘五味姜辛汤具有健脾渗湿、温肺化饮的功效 [ 6 ]，能够补脾益肺，促进脾肺功能恢复正常，现代研究表明，苓甘五味姜辛汤可以通过调控相关基因的表达参与调节气道液体的分泌 [ 7 ]，从而控制肺部感染 [ 8 ]。余白桦等 [ 9 ] 观察苓甘五味姜辛汤治疗80例慢性阻塞性患者，临床有效率97.5%，说明苓甘五味姜辛汤可以有效缓解患者临床症状，改善肺功能，减缓患者COPD的进程。以上证实苓甘五味姜辛汤能够有效改善COPD患者的临床症状，减轻炎症反应，但是其治疗COPD的分子机制尚不明确，因此本研究运用网络药理学的方法探讨苓甘五味姜辛汤治疗COPD的分子机制，以期更好地应用到临床。 通过“药物–成分–靶点–疾病”网络图中可以看出，苓甘五味姜辛汤的活性成分度值较高的包括山奈酚、槲皮素、β-谷甾醇、7-甲氧基-2-甲基异黄酮等。慢性阻塞性肺疾病的炎症反应会损伤气道，山奈酚具有抗炎、镇咳的功效 [ 10 ]，山奈酚可以降低气道炎症反应，从而减缓COPD的进程，并且其镇咳功效可以缓解临床中的咳嗽症状。研究证明，山奈酚可抑制STAT3的激活调控Tyk-STAT信号通路的表达，从而抑制炎症的发展进程 [ 11 ]，因此山奈酚能够减轻COPD的炎症反应。肺部和气道炎症、氧化和抗氧化失调是COPD的主要发病机制 [ 12 ]，槲皮素通过提高NO和T-AOC水平来进行抗氧化作用，保护血管内皮细胞免受炎症因子破坏 [ 13 ]，从而增强细胞的抗损伤能力。同时槲皮素可以通过调控IL-1R、Ccl8、IKK和STAT3等相关炎症因子的表达降低炎症反应 [ 14 ]，改善COPD疾病的气道和肺部炎症。 苓甘五味姜辛汤治疗COPD的核心靶点涉及VEGFA、PTGS2、TNF、IL6、MAPK1、MAPK8等，说明以上靶点在苓甘五味姜辛汤治疗COPD的过程中处于核心地位。COPD重要的生理特征是气道重塑 [ 15 ]，VEGFA参与COPD气道重塑，VEGFA的高表达会促进血管内皮细胞增殖和迁移，诱导气道血管增殖，加重气道纤维化 [ 16 ]，进而导致气道内壁增厚，导致气流受限。因此，抑制COPD的VEGFA表达水平，能够抑制气道重塑进而改善COPD [ 15 ]。MAPK系列因子与呼吸系统疾病关系密切，MAPK1和MAPK8等系列因子活化参与COPD气道重塑 [ 17 ]，因此抑制COPD患者中MAPK系列因子的活化，可以有效抑制气道平滑肌细胞增生，进而减缓COPD进程。COPD患者血液和气道中炎症细胞TNF和IL6显著升高 [ 18 ]，因此抑制TNF和IL6相关炎症因子的表达可以减轻COPD患者的炎症反应。 富集分析得到苓甘五味姜辛汤治疗COPD的生物学过程主要涉及对药物的反应、细胞增殖的正调控、对乙醇的反应、细胞外空间、质膜等，MF主要包括酶结合、药物结合、类固醇激素受体活性等，说明苓甘五味姜辛汤通过细胞增殖、炎症反应等参与调控治疗COPD。通过对KEGG通路富集分析发现，发现COPD与15条信号通路关系密切，因此认为苓甘五味姜辛汤可能通过以上通路调控治疗COPD。钙离子信号通路的激活会导致细胞内钙离子浓度的增加，钙离子浓度的增加会加速炎症反应的发生 [ 19 ]，从而加快COPD疾病的发生和发展。TNF信号通路中的炎症因子早期会释放大量促炎因子，进而诱导IL-1、IL-6炎症因子的产生 [ 20 ]，加重COPD的炎症反应 [ 21 ]。PI3K-Akt信号通路中的PI3K因子可以调控气道平滑肌细胞的增殖，干预TH2细胞、B细胞及嗜酸性粒细胞的炎症反应过程 [ 22 ]，从而干预COPD的进程。PI3K-Akt通路在调解树突状细胞和巨噬细胞表达抗炎和促炎因子方面发挥着关键作用 [ 23 ]，因此调控PI3K-Akt通路可以减轻COPD的炎症反应。进一步证实苓甘五味姜辛汤可以通过多成分、多靶点、多通路参与治疗COPD [ 24 ]。 综上所述，苓甘五味姜辛汤中的130个有效成分作用于143个靶点，15条信号通路，主要通过抗炎、抗氧化改善气道重塑和肺部炎症，多成分、多靶点、多通路参与治疗COPD，为深入研究苓甘五味姜辛汤治疗COPD分子机制提供理论依据。
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user: 摘要 股票市场受经济市场、政策等因素的影响，其内部变化规律极其复杂。随着中国股票市场的快速发展和投资者规模的扩大，股票市场产生了大量的交易数据，使获取有价值的信息变得更加困难。由于深度神经网络善于处理数据量大，非线性映射关系复杂的预测问题，本文基于深度神经网络设计了一个股票智能预测系统。主要工作内容如下：股票选股模型研究：从股票财务指标和股票变化趋势层面，研究了多因子量化选股的问题，提出一种基于股票趋势识别算法构建选股模型的方法。股票价格预测模型研究：针对股票交易数据量大，非线性关系复杂，难以准确预测股票价格等问题，基于LSTM (长短时记忆神经网络)深度神经网络对股票价格的预测进行研究，从股票选股模型的输出结果中选择可投资的股票。
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user: 1. 引言 自1985年11月18日中国发行第一支名为“飞跃音响”的股票 [ 1 ]，中国股票市场就开始不断扩大，目前已成为全世界最重要的股票市场。然而中国股票市场有许多零散投资者，非理性投资状况严重，又易受到金融政策、公司经营状况、投资者心理等众多因素的影响，经常引起股票价格大幅上涨或大幅下跌，使得股票市场内部变化规律复杂，变化周期不稳定，从而很难直接获取有价值的信息。随着深度神经网络技术在各个领域的快速发展和广泛应用，许多学者采用深度神经网络对股票市场进行股票预测研究。 据中国证监会统计，截至2018年4月7日沪深A股已达3478支。如此多支股票，如何从中选择出可投资的股票，成为股票市场迫切需要解决的问题，使得选股投资研究变得越来越重要。到目前为止，虽然国内已经出现了许多投资选股模型，但是从股票市场的收益效果来看，这些选股模型的收益效果并不稳定。现有的选股模型考虑的影响因素较为单一，没有充分与其他影响因素结合起来构建选股模型，从而使得选股模型收益率较低 [ 2 ]。相比于欧美的股票市场，国内票市场成长时间短，发展速度快，存在很多非理性的投资现象，因此通过结合多影响因素构建的选股模型可以在国内股票市场获得稳定收益 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。本文通过获取股票的众多财务指标数据，结合股票趋势识别算法标识财务数据样本，采用主成分分析法和BP神经网络相组合的方法进行投资选股研究，从而构建出适合股票市场的选股模型，指导投资者进行合理的投资选股，进而获得高额且稳定的收益。本文构建的选股模型可以改变目前选股模型影响因素不足的缺点，并充分考虑了股票市场趋势，为多影响因素、多组合模型的选股投资研究提供了新的想法和视角。 在股票市场中常采用统计学方法和机器学习方法对股票价格进行建模预测。统计学方法通过建立统计模型观察股票价格的波动趋势，从而预测股票价格 [ 6 ]。这类预测模型选取的股票数据特征简单，未能充分挖掘股票市场的规律，还带有严重的滞后性，且影响股票价格变动的因素众多，使得基于统计学方法构建的股票价格预测模型的预测结果并不准确。而基于机器学习方法构建的预测模型，在股票市场中取得了较好的预测效果。因为深度神经网络在处理样本数据量大，非线性关系复杂的问题上具有很强的优势，使得基于深度神经网络构建的股票预测模型效果最优。LSTM (Long Short Term Memory)深度神经网络是一种改进的递归神经网络，它通过循环反馈的结构处理时间序列数据，进而拟合出时间序列数据的时序性，还通过对网络中门开关的设置进行选择性的信息存储，改善了递归神经网络中常见的梯度消失的缺点，特别适合处理股票市场中股票价格预测的问题 [ 7 ]。因此本文选择LSTM深度神经网络进行股票价格的预测研究，通过对影响预测模型效果的时间序列长度和网络结构等因素进行实验分析，使股票价格预测效果得到很大的提高，为投资者提供了更准确的投资意见。
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user: 2. LSTM简介 LSTM是为了解决RNN的长期依赖问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。LSTM同样是这样的结构，但是重复的模块拥有一个不同的结构。不同于单一神经网络层，而是有四个，以一种非常特殊的方式进行交互。 图1(a)是RNN的输入输出图，它只有一个传递状态 h t 。图1(b)是LSTM的输入输出图，它有两个传递状态，一个是 c t (cell state)，另一个是 h t (hidden state)。其中传递下去的 c t 改变得很慢，通常输出的 c t 是上一个状态传过来的 c t − 1 加上一些数值。这里需要注意，RNN的一个传递状态 h t 对应于LSTM的 c t 。 图1. RNN和LSTM的区别 图2. LSTM信息流向拆分图 LSTM核心思想在于细胞的整个状态(绿色的图表示的是一个cell)，和穿过细胞的那条水平线。细胞状态类似于传送带，直接在整个链上运行，只有一些少量的线性交互，信息在上面流传保持不变会很容易。若只有上面的那条水平线是没办法实现添加或者删除信息的，而是通过一种叫做门的结构来实现的。门可以实现选择性地让信息通过，主要是通过一个sigmoid的神经层和一个逐点相乘的操作来实现的。sigmoid层输出(是一个向量)的每个元素都是一个在0和1之间的实数，表示让对应信息通过的权重(或者占比)。比如，0表示“不让任何信息通过”，1表示“让所有信息通过”。LSTM通过三个这样的本结构来实现信息的保护和控制，这三个门分别输入门、遗忘门和输出门。 图2所示就是LSTM的内部结构。通过门控状态来控制传输状态，记住需要长时间记忆的，忘记不重要的信息，而不像普通的RNN那样只能够“呆萌”地仅有一种记忆叠加方式，对很多需要“长期记忆”的任务来说，尤其好用。但也因为引入了很多内容，导致参数变多，也使得训练难度加大了很多。
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user: 3. 传统模型的不足以及新模型的简介 本文选择以股票财务数据为主，结合一些技术指标组合生成选股指标集，从而构建股票选股模型。由于选股指标之间存在相关性，因此选用主成分分析法对选股指标进行特征提取。 3.1. 传统选股指标的问题 传统的选股指标常选用一些交易技术类指标或十几个财务技术指标构成选股指标集，选股指标比较少不能全面反映股票市场的变动 [ 8 ] [ 9 ]。2016年王淑燕等人提出基于市盈率、市销率、市净率、ROA、EPS等16个财务数据指标的选股指标集 [ 10 ]，虽然相比于之前的选股指标集较全面，但通过研究其他财务指标和股票技术指标发现，它们与股票市场的变动有很强的相关性。因此本文在王淑燕的选股指标集基础上，增加了一些技术性指标和其他财务数据指标，并结合股票趋势来研究股票选股模型。传统的股票趋势识别算法一般采用滑动窗口提取时间序列，通过设置几个指定位置的数值，计算序列的跌涨幅，再与预定的阈值比较从而判断股票趋势。这种方法没有完全考虑序列中的所有数值，判断的趋势不是特别准确。 3.2. 基于股票趋势识别算法 [ 11 ] [ 12 ] 的股票选股模型设计 BP神经网络结构设计通常需要确认网络层数，隐层神经元数，输入输出节点数以及激活函数这些结构参数来完成神经网络结构的设计。① 确定网络的层数、② 确定隐层的神经元数、③ 确定输入输出节点数、④ 激活函数的选取。 基于股票趋势识别算法对选股指标数据进行趋势识别，采用主成分分析方法对选股指标进行相关性分析，进而选用BP神经网络构建股票选股模型。本节从改进的趋势识别算法对数据趋势处理和基于主成分分析对数据进行相关性分析两方面来验证所对应的选股模型的优劣。经过主成分分析的选股指标数据，由于消除了选股指标间的相关性，简化了BP神经网络结构，也使得选股效果得到提升。对影响因素众多的股票市场提供了一个有效的选股方法，并为股票价格预测模型的研究提供了研究对象。 3.3. 基于LSTM深度神经网络的股票价格预测模型研究 由于中国股票市场复杂多变、交易频繁，使得对股票价格预测成为股票投资中的重大挑战，而LSTM深度神经网络善于处理数据量大、非线性关系复杂的时间序列数据，并在自然语言处理，图像识别等领域取得了较好的结果。本节基于LSTM深度神经网络，对股票交易基本数据和股票技术指标数据的进行学习，拟合出影响股票价格变化的因素与股票价格的非线性映射关系。并对影响股票预测模型性能的输入特征、时间序列长度和网络结构进行验证分析，从而设计出较高预测精度的股票价格预测模型。 基于股票交易指标设计LSTM深度神经网络股票预测模型时，需要对股票预测模型的输入和输出节点个数，股票预测模型的隐藏层个数和隐藏层节点个数和优化方法的选取进行详细的分析设计，从而提高股票预测模型性能。分为如下三步：① 股票预测模型的输入和输出节点设计、② 股票预测模型的隐藏层和隐藏层节点设计、③ 股票预测模型的优化方法选取。
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user: 4. 实验研究和结果分析 4.1. 实验数据 从选股模型的选股结果中选择可投资的个股，进行股票收盘价预测研究。股票的交易基本数据通过爬虫程序从东方财富数据源 [ 13 ] 中获得，由于中国股市制度在2005年进行了改革，本文选取2006年初至2018年底的股票交易基本数据，以600000-浦发银行为样例进行详细预测分析。表1为股票交易基本数据样本： Table 1 Basic data sample of stock tradin code date open high close low volume price_change p-change 600000 2018/10/31 10.99 11.03 10.89 10.87 217371.1 0.03 0.27 表1. 股票交易基本数据样本 在股票市场中影响股票价格的因素很多，本文选取与股票交易相关的交易基本数据和交易技术指标数据来构建股票预测模型。通过这两类股票数据设计以下3个股票价格预测模型，如下表2，从而选择最佳的输入特征。 Table 2 Forecast result 股票预测模型 输入特征维数 股票交易指标选取 RMSE R 2 M1 6 股票交易基本数据 0.874 88.9% M2 32 股票交易技术指标 0.988 85.8% M3 38 股票交易基本数据、股票交易技术指标 0.900 88.2% 表2. 预测结果 4.2. 实验预测 从表2可以看出，以股票交易基本数据为输入特征的预测模型M1的决定系数为88.9%，均方根误差为0.874，所以使用股票交易基本数据进行股票价格预测是有效的；以股票交易技术指标为输入特征的预测模型M2的模型决定系数为85.8%，均方根误差为0.988，与M1相比，预测模型M2的预测效果明下降。 模型M1、M2、M3的训练效果如图3所示。 4.3. 预测结果比较与分析 从图3可以看出，M2相比于M1模型的损失误差大，且对于训练数据预测模型很快达到稳定而验证数据比较不稳定。由股票市场理论可知，股票交易技术指标含有的信息量有限，且我国股票市场对股票价格有10%的涨跌幅度限制，而股票交易技术指标没有这样的限制，使得其波动幅度大。因此股票交易技术指标包含的信息有限和自身变幅度较大，导致M2模型效果不好。以股票交易基本数据和股票交易技术指标为输入特征的预测模型M3的决定系数为88.2%，相比于预测模型M1稍微有所欠缺。对比后可以明显看出，输入特征维度较大的预测模型M3损失误差稍微增大。由此可推断出股票输入特征数据信息冗余时，会使预测模型训练过程学习能力降低。 图3. 模型训练效果图 因此对于LSTM深度神经网络训练股票价格预测模型来说，适当增加股票的有效信息可以提高预测模型预测效果，但当增加的股票数据维度过大，股票信息冗余时，严重影响股票的预测效果。 本节将股票交易基本数据和处理后的股票交易技术指标数据 [ 14 ] 进行组合，作为预测模型的输入数据。选用LSTM深度神经网络构建股票价格预测模型，从而预测股票的价格。并对影响股票预测模型效果的输入特征、时间序列长度和网络结构等因素进行了详细的实验论证分析，进而能够训练出适应于股票市场且预测效果好的股票价格预测模型。从而为股票智能预测系统的智能预测模块，提供了准确的股票价格预测模型。
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user: 5. 结论 本文结合股票投资领域的理论知识 [ 15 ]、机器学习方法以及软件开发技术 [ 16 ]，设计了一个基于深度神经网络的股票智能预测系统。具体工作分为如下三点： 针对多因子量化选股的量化指标不足和忽略股票跌涨趋势的问题，提出了一种基于股票趋势识别算法构建选股模型的方法。该方法选取股票的财务数据指标和技术性指标构建了选股指标集，并根据改进的趋势识别算法对选股指标集进行趋势标识。 针对股票交易数据量大，非线性关系复杂，从而难以准确预测股票价格的问题，本文采用LSTM深度神经网络对股票价格的预测进行研究。通过研究影响股票价格变动的因素，基于股票交易基本数据利用技术指标公式获得股票技术指标数据。 以上述两点所提到的模型为基础，设计并实现了一个基于深度神经网络的股票智能预测系统。根据需求分析和功能设计，将该系统分为五个模块，运用Django框架、scikit-learn机器学习库和Keras深度学习库完成股票预测系统各模块功能。 未来将围绕以下方面对股票智能预测系统进行进一步的完善和提升：在股票价格预测模型研究中，本文选择交易技术指标数据和股票基本数据，利用LSTM深度神经网络构建股票预测模型。虽然LSTM深度神经网络对于时间序列的预测是有效的，能有效解决传统RNN的梯度消失的问题，但是很容易造成模型过拟合。若加入其他有效的信息可能会进一步地改善股票预测模型的预测效果，比如将政策或消息面的数据进行量化处理，与股票数据结合作为股票价格预测模型的输入变量。
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user: 摘要 本文针对新冠疫情构建以“地方政府–民众”为参与群体的演化博弈模型，结合实际数据，通过数值分析，得出了与实际情况基本吻合的复制动态方程，分析了各博弈方的策略稳定性和各要素对策略选择的影响。
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user: 1. 引言 面对突如其来的新冠肺炎疫情，各个国家、各个地区的应对方式明显不同，因此带来的效果也完全不同。我国在此次疫情防控中展现出来的中国力量、中国精神、中国效率以及负责任的大国形象，得到了国际社会的高度赞誉 [ 1 ]。也有些国家置新冠肺炎疫情于不顾，导致疫情越来越严重，当中国举全国之力阻击疫情时，美国在特朗普政府的带领下，对新冠肺炎没有给予足够的重视，反而弱化疫情的存在及危险 [ 2 ]。与此同时，为了应对此次疫情导致的经济衰退，各国也出台了很多政策来刺激经济，比如扩大财政支出、减免缓征税费等措施来保障医疗卫生系统，保障民生以及企业生产，还有一系列的宏观经济政策 [ 3 ]。在 [ 4 ] 中，谢地、王齐以中央政府、地方政府以及民众为参与者，针对抗疫不同阶段分别建立了贝叶斯博弈模型，提出了处罚系数、民众分配系数、中央政府发现地方政府消极抗疫行为的概率等因素会影响抗疫策略的选择。黄婷基于演化博弈理论，研究发现政府的监管和干预行为会对企业产生一定的影响 [ 5 ]。 如何有效地控制疫情的蔓延是当务之急，在中央政府的参与下，本文以有限理性的地方政府及民众为参与群体，构建了一个演化博弈模型，分析了各博弈方的策略稳定性和各要素对策略选择的影响，以求找出二者之间的长期利益均衡机制。
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user: 2. 演化博弈模型 2.1. 模型假设 假设1：地方政府为参与群体1，民众为参与群体2，地方政府的策略为(监管，不监管) = α = ( α 1 ， α 2 ) ，选择 α 1 和 α 2 的地方政府的比例分别为 x 和 ( 1 − x ) ；民众的策略为(配合，不配合) = β = ( β 1 ， β 2 ) ，选择 β 1 和 β 2 的民众的比例分别为 y 和 ( 1 − y ) ，其中 x ， y ∈ [ 0 ， 1 ] 。 假设2：地方政府监管的成本是 L 1 。地方政府不监管会导致疫情扩散，由此损失的声誉或公信力为 Z 1 。 假设3：地方政府不监管可以使经济正常运转，地方政府由此带来的额外收益为 E 。民众不配合、地方政府监管(不监管)时，地方政府的社会经济损失为 V 1 ( V 2 ) 。 假设4：民众积极配合政府的有关规定，如居家隔离、非必要不外出等造成的经济损失记为 L 2 。如果一些民众不配合政府部门有关规定，受到的处罚记为 P 。民众不配合政府的抗疫政策，患上新冠肺炎的治疗费用及身心健康的损失为 N ，患病概率为 μ ， μ ∈ [ 0 ， 1 ] 。 2.2. 中央政府参与下的主要参数及模型构建 η 是中央政府督察时，地方政府被抽查到的概率， η ∈ [ 0 ， 1 ] 。 F 是中央政府给予地方政府的防疫专项补助资金。 ζ 代表地方政府将防疫专项补助资金拨付给民众的比例。地方政府不监管需要退还防疫专项补助资金，并受到政治处罚。中央政府对地方政府的处罚系数为 θ ，处罚数额与地方政府的额外收入E相关，中央政府会对罚款进行分配：一部分分配给民众，民众分配系数 κ 。根据以上假设，地方政府和民众的策略博弈矩阵，如表1所示。 Table 1 Evolutionary game benefit matrix of local government-publi (监管，配合) − L 1 + ( 1 − ζ ) F ， ζ F − L 2 (监管，不配合) − L 1 + ( 1 − ζ ) F − V 1 + P ， ζ F − P − μ N (不监管，配合) ( 1 − η ) ( 1 − ζ ) F + ( 1 − θ η ) E − Z 1 ， ζ F − L 2 + η κ θ E (不监管，不配合) ( 1 − η ) ( 1 − ζ ) F + ( 1 − θ η ) E − Z 1 − V 2 ， ζ F + η κ θ E − μ N 表1. 地方政府–民众演化博弈得益矩阵 为了简化运算过程，令： a = − L 1 + ( 1 − ζ ) η F − V 1 + P − ( 1 − θ η ) E + Z 1 + V 2 ， b = − V 1 + P + V 2 ， c = − L 1 − V 1 + P − E + Z 1 + V 2 。 地方政府选择“监管”和“不监管”的期望收益分别为： U 11 = y [ − L 1 + ( 1 − ζ ) F ] + ( 1 − y ) [ − L 1 + ( 1 − ζ ) F − V 1 + P ] ， U 12 = y [ ( 1 − η ) ( 1 − ζ ) F + ( 1 − θ η ) E − Z 1 ] + ( 1 − y ) [ ( 1 − η ) ( 1 − ζ ) F + ( 1 − θ η ) E − Z 1 − V 2 ] 。 地方政府进行策略选择时的平均支付为： U 1 ¯ = x U 11 + ( 1 − x ) U 12 。 复制动态方程为： C ( x ) = d x d t = x ( U 11 − U 1 ¯ ) = x ( 1 − x ) [ − L 1 + ( 1 − ζ ) η F − V 1 + P − y ( − V 1 + P + V 2 ) − ( 1 − θ η ) E + Z 1 + V 2 ] 。 民众选择“配合”和“不配合”的期望效用分别为： U 21 = x ( ζ F − L 2 ) + ( 1 − x ) ( ζ F − L 2 + η κ θ E ) ， U 22 = x ( ζ F − P − μ N ) + ( 1 − x ) ( ζ F + η κ θ E − μ N ) 。 民众进行策略选择时的平均支付为： U 2 ¯ = y U 21 + ( 1 − y ) U 22 。 复制动态方程为： C ( y ) = d y d t = y ( U 21 − U 2 ¯ ) = y ( 1 − y ) ( − L 2 + x P + μ N ) 。