DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 悬浮导向系统是EMS型磁浮列车上关键系统之一。磁浮列车的悬浮导向系统使车辆可以在运行线路上实现无接触的悬浮与导向，悬浮系统提供支承车辆浮起的垂向力，导向系统则提供使车辆中心线与轨道中心线保持一致的横向力。通过调节悬浮电磁铁和导向电磁铁中励磁线圈的电流来控制悬浮力和导向力的大小，使悬浮电磁铁和导向电磁铁功能面与轨道相应功能面保持一定的间隙 [ 1 ] [ 2 ] 。 研制时速200公里中速磁浮交通系统是“十三五”国家重点研发计划，其中悬浮和导向控制器的研制又是其中的关键技术难题 [ 3 ] 。悬浮控制器包括主电路和控制电路，是磁浮列车悬浮控制系统的重要组成部分，悬浮控制器主电路根据控制电路的要求为悬浮电磁铁提供激励电流，又称为悬浮斩波器。然而，由于中速磁浮列车悬浮控制器输入电压范围、电磁铁电感电阻等参数，以及悬浮控制重量及控制性能已与中低速磁浮列车具有较大区别，目前用于中低速磁浮列车的悬浮控制器已不能满足中速磁浮悬浮控制的要求，因此，本文根据中速磁浮悬浮控制系统要求，设计了适应中速磁浮列车的悬浮导向斩波器。
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user: 2. 主电路原理分析 根据悬浮控制系统的要求，悬浮斩波器为悬浮电磁铁线圈提供单向电流，因此采用两象限H型斩波电路就可以满足要求，然而目前国内磁浮列车也有采用永磁电磁混合悬浮的方式 [ 4 ] [ 5 ] ，为此扩展悬浮斩波器的功能，在采用电磁永磁混合悬浮方式下也可以满足双向电流输出的要求，本文设计了四象限H型斩波器电路如图1所示。 图1. H型四象限主电路结构 图1中的R和L为负载电磁铁的等效电路，电压和电流的参考方向如图所示。当开关管T1、T4同时导通时，如果电磁铁电流大于零，则将正向增大；如果电磁铁电流小于零，则T1、T4上的二极管续流，电流将反向减小。当开关管T2、T3同时导通时，如果电磁铁电流小于零，则其电流值将反向增大；如果电磁铁电流大于零，则T2、T3上的二极管续流，电流将正向减小。从而满足悬浮系统起伏和降落时对快速性能的要求。 悬浮斩波器通常情况下采用PWM调制方式，输入的控制指令可以等效为占空比D (图2)。 图2. 电压电流波形 这里设斩波周期为T，元器件均为理想元器件，开关管导通开始时刻为t 1 ，则 D = 1 − t 1 / T ，开环时状态分析如下： 1) 当 0 < t < t 1 时： 当 t = 0 时， i 0 ( 0 ) = I 01 ，T 1 、T 4 关断， U 0 = − U d ，在反向电压作用下 i 0 ( t ) 按指数规律迅速下降，可列出如下微分方程式： R i 0 ( t ) + L d i 0 ( t ) d t = − U d (1) 即 d i 0 ( t ) d t + R L i 0 ( t ) + U d L = 0 (2) 解此微分方程可得： i 0 ( t ) = U d R ( e − R t L − 1 ) + I 01 e − R t L (3) 当 t = t 1 时， i 0 ( t 1 ) = I 02 ，代入上式(3)可得： I 02 = U d R ( e − R t 1 L − 1 ) + I 01 e − R t 1 L (4) 2) 当 t 1 < t < T 时 此时，T 1 、T 4 导通，在电源电压作用下， i 0 ( t ) 按指数规律增长，可列出如下微分方程式： R i 0 ( t ) + L d i 0 ( t ) d t = U d (5) 即 d i 0 ( t ) d t + R L i 0 ( t ) − U d L = 0 (6) 解次微分方程可得： i 0 ( t ) = U d R ( 1 − e − R ( t − t 1 ) L ) + I 02 e − R ( t − t 1 ) L (7) 3) 当 t = T 时， i 0 ( T ) = I 01 ，代入上式(7)可得： I 01 = U d R ( 1 − e − R ( T − t 1 ) L ) + I 02 e − R ( T − t 1 ) L (8) 联立微分方程的解可得： I 01 = U d ( e − R T L − 2 e − R ( T − t 1 ) L + 1 ) R ( 1 − e − R T L ) (9) I 02 = U d ( e − R T L − 2 e − R t 1 L + 1 ) R ( e − R T L − 1 ) (10)
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user: 3. 主要参数及器件选型方法 斩波器主电路参数选择以主要斩波器的主要技术条件为依据，充分考虑磁浮列车工作环境要求，保证产品工作性能和可靠性。参数设计借鉴和参考了上海高速磁浮的一些技术参数设计方法。斩波器的主要技术参数如下 [ 6 ] ： 斩波器额定输入电压：DC480V； 输入电压变化范围：DC270V~DC600V； 输出电流：0~96 A； 最大启动工作电流：100 A； 最大工作开关频率：10 kHz。 1) 主功率开关器件IGBT选择 功率器综合考虑电流、电压和开关频率三个方面的要求，同时考虑到开关损耗和安全富裕量。开关器件和电压和电流等级最大值2倍考虑，选用300 A、1200 V等级的IGBT。 2) 滤波电容选择 滤波电容选择考虑电压等级、电容量和谐波电流三个方面因素。斩波器器的负载最大瞬时启动电流为100 A，由于负载为电感，电流线性上升，为三角波性，可以得到电感上的电流为 100 / 3 A，即57.7 A，考虑到电感上面含有直流分量，则电容上的交流分量为 100 / ( 2 3 ) ，即28.9 A。考虑控制器结构体积空间，采用2个额定电压为DC400V等级的电容串联 [ 7 ] 。 3) 主接触器和充电接触器选择 主要接器和充电接触器的选择考虑主触头电压和电流等级及操作线包的电压等级。 主接触器操作电压为DC480V。其工作电流可输入功率和最小工作电压，即： I i n − max = P U i n − min = 23   A (11) 其中：P按额定输入功率2倍余量考虑，即6 kW， U i n − min 取最小工作电压DC270V。接触器操作线包电压采用DC24V供电，且具有常开辅助触点，用于控制电路的反馈信号接收。
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user: 4. 试验研究 根据以上理论设计的悬浮斩波器，在电磁铁感性负载上进行了以下关键试验验证工作。 1) 额定负载试验 输入电压270VDC~600VDC范围内，输出PWM波形无失真、IGBT关断时峰值电压小于母线电压的30%，电流波形连续，有正常的充电、放电过程，电流波形为三角波。 主电路在输入270VDC、480VDC和600VDC三种情况下，悬浮控制器输出电流与IGBT CE两端输出电压波形图分别如图3、图4、图5所示。由图可知，负载试验满足试验大纲性能要求。 2) 最大冲击电流试验 在主电路输入480 V额定电压时，使斩波器输出100 A、0.2 s的冲击电流，试验后未有器件损坏且能正常工作，测试波形如图6。
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user: 5. 结论 本文根据“十三五”国家重点研发计划研制时速200公里中速磁浮交通系统的要求，从基本原理出 图3. 270 V直流输入IGBT电压和电流波形 图4. 480 V直流输入IGBT电压和电流波形 图5. 600 V直流输入IGBT电压和电流波形 图6. 最大冲击电流波形 发设计了悬浮斩波器，并进行了相关试验验证。试验结果表明： 1) 在不同等级输入电压下，悬浮斩波器输出电流稳定，满足悬浮控制性能要求； 2) 在100 A最大冲击电流下，悬浮斩波器能够正常工作，说明器件选型合理。 本文的研究结果为悬浮控制系统的研究提供了合理的设计方法和试验基础。
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user: 摘 要 海浪与人类的海上活动密切相关，其在航海运输、海洋开发、防灾减灾等领域中具有重要地位。海浪预报，尤其是海浪有效波高的预报一直是海洋研究的重点。由于海浪具有很多的随机特性和不确定因素，海浪预报的准确度依然是目前要解决的关键问题。本文深入研究了渤海海浪数据，拟采用基于经验模式分解(EMD)和支持向量回归模型(SVR)联合的混合模型进行短期海浪有效波高预测。经验模式分解能够自适应地将非平稳时间序列分解为频率由高到低的一系列本征模函数(Intrinsic Mode Function， IMF)和残差，然后根据本征模函数各自趋势变化的剧烈程度选择不同的核函数进行支持向量回归预测，接着对各预测分量进行加权组合，得到原始序列的准确预测值。渤海2012年的海浪有效波高短期预测实验表明，基于经验模式分解(EMD)和支持向量回归模型(SVR)联合的混合模型预测结果比单一的支持向量回归模型预测结果更准确。 关键词 :经验模式分解，支持向量回归，海浪有效波高预测，混合模型 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 海浪对人类海上作业活动有着巨大的影响，因此进行海浪预报是至关重要的。海浪有效波高短期预测是海洋工程和海岸安全的重要内容。目前有四类方法实现海浪有效波高预测：海浪数值模型，经典的时间序列模型，机器学习模型和混合模型 [ 1 ] 。 海浪数值模型要建立在明确的物理过程上，它的预测缺少实时性，所以数值方法的应用还存在一定的局限性。经典的时间序列模型，包括自回归(AR)模型、移动平均(MA)模型、自回归移动平均(ARMA)模型和差分自回归移动平均(ARIMA)模型。但时间序列模型不适用于非线性和非平稳的海浪波高的预测。机器学习方法，能够在不预先了解输入和输出变量之间的关系的情况下进行非线性建模，包括人工神经网络(ANN)模型、遗传算法等。然而，使用一个模型建立非线性和非平稳的时间序列是非常困难的，因为在数据中隐藏了太多可能的模式。因此，研究混合模型提高海浪预报的准确性很有必要。 EMD方法是分析非稳态信号的一种独特分析方法，在理论上可以用于任何类型的信号分解，现主要用于地球物理探测、地震工程、结构损害侦测、潜艇设计、血压变化和心律不整、卫星资料分析等各项研究 [ 2 ] 。EMD方法还未普遍应用于海浪有效波高的预测，本文只是一次尝试。应用EMD方法在海浪数据预测海浪有效波高的实验中有很好的效果，但在用风场数据预测海浪有效波高的实验中面临一个问题：风和浪分解后的本征模函数个数不一样，进行SVR预测时找不到有效参数。这是目前待解决的问题。 海浪有效波高为非线性非平稳时间序列，经验模式分解(EMD)方法在分析非线性和非平稳序列方面具有先天的优势。该方法具有自适应、正交性、完备性等特点。Mahjoobi和Mosabbeb (2009)首次将支持向量回归模型应用于海浪有效波高的预测。基于经验模式分解方法的支持向量回归模型克服了支持向量回归模型处理非平稳时间序列能力不强的问题。本文分别采用单一的支持向量回归模型和经验模式分解与支持向量回归模型联合的方法分别对渤海的海浪有效波高建立短期预测模型，对比发现经验模式分解与支持向量回归联合模型取得了更准确的预测效果，弥补了单一的支持向量回归模型预测的滞后性。
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user: 2. 研究范围和使用的数据 有效波高是指按一定规则统计的实际波高值。由于海面波浪实际上是各种不同波高、周期、进行方向的多种波的无规则组合，因此一个波浪的波高值没有代表性。为此，在任一个由n个波浪组成的波群中，将波列中的波高由大到小依次排列，确定前n/3个波为有效波。有效波的波高和周期则等于这n/3个波的平均波高和平均周期。 本文研究区域位于渤海，又称渤海湾和直隶湾(Gulf of Chihli)。渤海是一个近封闭的内海，三面环陆，在辽宁、河北、山东、天津三省一市之间。它的具体位置在北纬37˚07'~41˚0'、东经117˚35'~121˚10'。本文从全国数据浮标中心(National Data Buoy Center)获取了北纬38˚9'31、东经121˚40'48的一个浮标上的海浪有效波高资料。数据收集期为2012年12月15日至2013年2月15日，每隔1小时收集一次。但是，2012年12月28日至2013年1月6日期间缺少数据集。海浪有效波高的情况如图1所示。 图1. 海浪有效波高
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user: 4. 渤海海浪有效波高预测实验 在本实验中，将数据集分为两部分。一部分是810个有效波高组成的训练数据，它被用来建立模型。另一部分是剩下的480个有效波高，它作为测试数据对模型进行验证。 将从浮标收集的渤海海浪有效波高数据进行处理，对于缺失数据，用前一小时的海浪有效波高代替。为了避免经验模式分解之后产生的本征模函数及残差的个数不同，将训练集与测试集作为整体进行分解，分解情况如下图3。 从图中可以看出，分解后的分量表现出更强的规律性，能较好的反映海浪特征。IMF1为海浪剧烈变化的高频分量，数值较小，反映海浪受随机因素的影响；IMF2、IMF3数值小，为高频周期分量；IMF4，IMF5有部分高频与原始负荷变化相似，数值大，有周期性，平缓变化，为基本海浪周期分量；IMF6、IMF7数值小，为低频周期分量；IMF8为趋势项及残差。 根据不同分量的特征，分别选择合适的核函数，采用交叉验证和网格搜索法确定SVR模型中的参数。最终在各个分量的最优核函数参数条件下，对所有组件的预测进行等权叠加汇总，达到最终的预测结果。分别对0，3，6，9，12时后的海浪进行预测，预测结果如下图4，且评价指标在下表1。 从图4中可以看出，EMD-SVR模型对0小时海浪有效波高的预测与实际观测值拟合地非常好，对3小时海浪有效波高的预测除了极个别最高点达不到之外，预测值几乎与实际观测值重合，而6，9，12小时海浪有效波高的预测结果不如0，3小时海浪有效波高的预测结果。 为了对比验证混合模型的有效性和可行性，用单一的SVR模型也对0，3，6，9，12时后的海浪有效波高进行预测，预测结果如下图5，且评价指标在下表2。 从图5中可以看出，SVR模型对0小时海浪有效波高的预测与实际观测值拟合地非常好，对3小时海浪有效波高的预测与实际观测值整体趋势相同，但是存在滞后性，而6，9小时海浪有效波高的预测结果与实际观测值大体上拟合，但滞后性更严重，而12小时海浪有效波高的预测结果与实际观测值拟合效果较差。 通过对比可以发现，单一的SVR模型进行预测时存在明显的滞后性，而EMD-SVR模型很好的改善了这一点，而从评价指标来看，EMD-SVR模型比单一的SVR模型的预测结果均方根误差更小，相关系数更大，一致性指数也大。因为EMD将非平稳的原始海浪有效波高时间序列分解为一系列平稳的具有一定规律的单一分量，跟原始海浪有效波高序列相比，这些分量更易预测；其次，与传统的神经网络方法相比，SVR不是以经验风险最小化为原则，而是建立在结构风险最小化原理基础上，通过调整常数，使误差尽可能小的同时，使回归函数尽可能平滑，故它具有更强的推广能力。 同时，可以发现无论是单一的SVR模型还是EMD-SVR模型，其在0，3，6小时的预测结果明显优于9，12小时后的预测结果。 图3. EMD分解图 图4. EMD-SVR在各个时间点的预测值与观察值 Table 1 Error index of EMD-SVR prediction at different time point EMD-SVR 0 h 3 h 6 h 9 h 12 h RMSE 0.0131 0.1205 0.2933 0.3806 0.4237 R 1.0000 0.9822 0.9121 0.9054 0.9024 IA 0.9999 0.9898 0.9325 0.8642 0.8045 表1. EMD-SVR预测各个时间点的误差指数 图5. SVR在各个时间点的预测值与观察值 Table 2 Error index of SVR prediction at different time point SVR 0 h 3 h 6 h 9 h 12 h RMSE 0.0011 0.0132 0.0207 0.0252 0.0281 R 0.9993 0.8854 0.6884 0.4943 0.3173 IA 0.9996 0.9365 0.8085 0.6613 0.5184 表2. SVR预测各个时间点的误差指数
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user: 5. 结论 将海浪有效波高时间序列用EMD进行平稳化处理，能得到一系列的不同频率的平稳分量，这些分量更能准确地反映原始序列的特征信息。根据这些分量的变化规律建立不同的SVR子模型，最后通过SVR对子模型进行等权叠加得到最终预测结果。试验结果表明，EMD-SVR模型具有良好的预测能力，弥补了单一的SVR模型的滞后性。
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user: 摘 要 本文采用抽样调查的方法，对某高校的3890名毕业生综合能力进行问卷调查，内容包括薪资、专业知识及技能、工作能力、心理素质、计算机与外语应用水平、沟通表达能力、实践动手能力、团队协作能力和创新能力等方面。首先，用Spss对预调查结果进行信效度分析，结果显示该问卷通过信效度检验；其次，用因子分析法建立评价毕业生综合能力的数学模型，用Spss对筛选出能反应毕业生综合能力的有效因子；最后，对各个有效因子进行相关性分析。 关键词 :毕业生综合能力，因子分析，相关性分析 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 1.1. 研究背景 近年来，随着高校的不断扩招，全国普通高校毕业生数以每年20%的速度迅速增加，相比之下，就业岗位却增长非常缓慢。有学者 [ 1 ] 指出：“就业难的根源不在于大学不断扩招，而在于企业与毕业生之间产生了巨大的‘就业鸿沟’：毕业生找不到合适的工作，企业招不到合适的人才，而毕业生综合能力的不足正是出现‘就业鸿沟’的重要原因”。 陈曲 [ 2 ] 在他的论文中写到，学生综合能力的高低与其自身发展密切相关，高校毕业生如果拥有良好的综合素质、择业心理，可以增加其就业的机会。从高校的角度来看，毕业生能否顺利就业，事关高校的声誉、生存和发展。高校毕业生综合能力的高低，不仅影响高校毕业生能否顺利就业，而且也决定了高校及毕业生个人的生存和发展；而用人单位不惜重金聘用大学生，实质也是利用大学生的知识、能力、素质为单位服务。因此，提高高校毕业生的综合能力至关重要，研究高校毕业生综合能力这一课题也具有深刻的社会意义。 1.2. 研究意义 从企业角度对毕业生综合能力的跟踪调查这个课题的研究，既有着重要的理论意义，也具有重要的现实意义 [ 3 ] 。从理论意义来看，本课题研究将有利于丰富和完善大学毕业生综合能力的理论宝库，促进综合能力培养的研究，为各学科交流和学校建立完善的课程体系提供理论依据。从现实意义来看，第一，对于大学毕业生个人来说，良好的综合能力是获得就业机会的“敲门砖”，是保证其获得较高质量就业的重要依据，也就是说，综合能力是影响大学毕业生就业不可忽视的重要因素之一。因此，加强毕业生综合能力研究有利于进一步发现各个具体的能力对高校毕业生就业的影响，从而为有关部门提供一套完善大学生综合能力结构的，既具有一定操作性又具有一定可行性的方案。第二，对学校来讲，通过毕业生综合能力的调查研究，不断完善课程体系建设。建立优质而完善的课程体系，是学校生存和发展的根本。第三，对于国家来说，现今是人才的竞争，学校为社会培养出德才兼备的人才，其现实意义更加重大。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 抽样方法 为确保本次研究的有效性，本次调查按学院随机抽取了3890名某高校的毕业生，通过学院辅导员发放毕业生调查问卷。 2.2. 调查法 通过阅读国内外关于毕业生综合能力研究的文献和资料，编制毕业生综合能力调查问卷，问卷调查内容涉及毕业生基本情况(学院、工作性质)；毕业生综合能力评定指标。王启万等人在《大学毕业生综合能力体系研究》 [ 4 ] 一文中提到，关于毕业生的综合能力涉及薪资、专业知识及专业技能、工作能力、心理素质、计算机与外语应用水平、沟通表达能力、实践动手能力、团队协作能力和创新能力等方面。采用学生自评的方式评估、观察学生综合素质情况，为相关教育内容提供资料。本次研究共向学生发放了3890份问卷，有效回收3003份，通过进行分析，得到有效问卷2409份。 2.3. 统计方法 首先，在发放问卷之前，先选择100名毕业生进行预调查，回收有效问卷89份，用Spss对回收的问卷进行信效度分析，通过信效度分析得出该问卷具有可调查性，发放问卷；其次，对回收回来的问卷数据进行预处理，把矩阵题分值全选一样的筛选掉，再选出能评价毕业生综合能力的题目；再次，用Spss对筛选出的题目进行因子分析，提取有效因子；最后，还是用Spss对各个有效因子进行相关性分析。
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user: 3. 信效度分析 3.1. 信度分析 调查问卷的可信度(也称为信度 [ 5 ] )是指问卷调查结果所具有的一致性的程度。在实际分析中，Cronbach’s α系数是问卷分析中最常用的信度系数，α系数用来测量多个题目得分情况的一致性，或用于测量问卷中量表的信度，其计算公式为： α = k k − 1 ( 1 − ∑ S i 2 S X 2 ) 其中 S i 2 为所有被调查者的第i个题目中选项答案的方差； 为所有被调查者、所有问卷选项的方差；k为问卷选项题目数。 从上面的计算公式中可以看出，Cronbach’s α系数评价的是量表中各个选项中得分间的一致性。这种信度适用于分析态度、意见式问卷。Cronbach’s α系数值介于0到1之间，α值越大表示问卷项目间相关性越好，内部一致性可信度越高。一般而言，当Cronbach’s α < 0.5，表示内部一致性可信度很低；当0.5 < Cronbach’s α < 0.6时，表示内部一致性可信度一般；当0.6 < Cronbach’s α < 0.7时，表示内部一致性可信度比较好；当0.7 < Cronbach’s α < 0.8时，表示信度非常高；当Cronbach’s α > 0.8时，表示内部一致性可信度很高。 我们对预调查的数据进行信度分析的结果见表1。 表1是通过Spss计算得到的信度检验，Cronbach’s α大于0.7，说明这份问卷的调查是可信的。 Table 1 Reliability statistic Cronbach’s Alpha 项数 0.930 15 表1. 可靠性统计量 3.2. 效度分析 有效性 [ 6 ] 是指调查问卷能够准确衡量所需调查的问题的程度。有效性一般可用效度系数来表达，调查结果与要调查问卷中各个问题的内容越吻合，则效度系数越高；反之，则效度系数越低。本文使用结构效度。 结构效度是指测量结果体现出来的某种结构与测量值之间的一致程度，它是一种比较常用的检验效度方法。假设有效真实值为V，无效真实值为l，则计算公式为： X = V + l + E R x y 2 = S V 2 S X 2 其中 R x y 2 表示效度系数， S V 2 表示有效方差， S X 2 表示总方差。 但由于有效方差也不容易得到，由于结构效度分析常用的方法是因子分析，因此，本文中利用KMO和Bartlett球形检验来检验调查中问卷的效度问题。KMO统计量可以用于研究各个变量之间的偏相关性，比较的是各个变量间的简单相关系数和偏相关系数的大小。若变量之间存在内在联系，就会因为计算偏相关系数时，控制其他因素就会同时控制潜在变量，导致偏相关系数远远小于简单相关系数，KMO统计量越接近于1，越适合做因子分析。一般认为KMO大于0.9说明效度比较好，而小于0.5表示效度较差。其中Bartlett球形检验用于检验相关阵是否是单位阵，即各变量之间是否相互独立，Bartlett球形检验的假设为： H 0 ：各变量间的相关矩阵是单位阵，即各变量之间相互独立。 H 1 ：各变量间的相关矩阵不是单位阵，即各变量之间不独立。 如果结论为不拒绝原假设H 0 ，说明各变量间的相关矩阵是单位阵，即各变量之间相互独立。从而说明这些变量间各自独立提供一些信息。 我们对预调查的数据进行效度分析的结果见表2。 Table 2 KMO and Bartlett’s inspectio 取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量 0.949 Bartlett球形度检验 近似卡方 7137.910 df 105 Sig. 0.000 表2. KMO和Bartlett的检验 由表2可知，KMO值为0.949， P < 0.05 ，说明这份问卷的有效度很好。
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user: 4. 数学模型的建立 4.1. 因子分析法的原理 在实际问题研究中，我们搜集很多数据信息来全面、系统了解某一问题，但因为理论发展与一些应用技术的限制，在处理与分析中很多变量不能发挥作用，阻碍了问题的解决。解决这个问题最直接的办法是减少变量的个数，新产生的个数变量要反映原始变量的大部分信息。杨平华 [ 7 ] 等人在他的文章中写到，因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子，希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变量，并且新产生因子之间不具有显著的线性关系。不仅如此，利用因子分析得到的因子能够有效地解释原变量，这对于问题的进一步分析和应用有着重要的意义。 4.2. 因子分析法数学模型 因子分析 [ 8 ] 的想法是将相互关联的较多变量综合为相互独立的因子，它的数学模型表示如下： 其中 x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x p 为p个原有变量，是均值为0、方差为1的标准化变量； a i j 为因子载荷，就是第i个原有变量和第j个因子变量的相关系数，即 x j 在第j个公共因子变量上的相对重要性，因此 a i j 绝对值越大则公共因子 F i 和原有变量 x i 关系越强； F 1 ， F 2 ， ⋯ ， F m 为m个因子变量，m小于p； ε 为特殊因子，表示了原有变量不能被因子变量所解释的部分，将其表示成矩阵形式为 X = A F + ∂ ε ，其中F为因子变量或公共因子，A为因子载荷矩阵。 4.3. 判断变量是否适合做因子分析 熊龙等人 [ 9 ] 在他们的文章中提到，判断变量是否适合做因子分析的方法包括：计算变量的相关系数矩阵、计算反映像相关矩阵、Bartlett球度检验和KMO检验。这里，我们用到的是Bartlett’s球度检验和KMO检验，分析结果见表2。 由表2可知， KMO = 0.949 > 0.8 ，表明原始变量适合进行因子分析。Bartlett检验得概率 P < 0.05 ，故拒绝原假设，认为相关系数矩阵不是单位阵，原变量适合做因子分析。 4.4. 提取因子 米勒等人 [ 10 ] 在他们的书中写到决定因子提取的方法很多，有“主成分分析法”、“主轴因子法”、“极大似然法”和“最小二乘法”等等。最常用的是“主成分分析法”和“主轴因子法”，其中以“主成分分析法”最为常见。 在提取因子的过程中会涉及特征根和因子贡献率。在因子分析公共因子的提取中，特征根最大的公共因子会最先被提取，最后提取特征值最小的公共因子。因子分析的目的就是使因子维度简单化，希望以最小的公共因子能对总变量作最大的解释，因而提取的因素越少越好，而提取因子的累计贡献率则越大越好，一般认为累计贡献率大于80%即可反映大部分变量的信息。我们分析的结果见表3。 第1个因子得特征值为10.033，解释原有变量总方差的70.59%，累计方差贡献率为70.59%；第2个因子的特征值为1.421，解释原有变量总方差的9.467%，前2个因子的累计方差贡献率为80.067%；第3个因子的特征值为1.042，解释原有变量总方差的7.496%，前3个因子的累计方差贡献率为87.457%。 本例提取了前3个因子，共解释了原有变量总方差的87.457%。总体上，原有变量的信息丢失较少，因子分析效果较理想。 根据上面的碎石图(见图1)可知，第1个因子的特征值很大，第2个因子次之，第3个因子之后的特征值都较小，可以忽略，因此提取前3个因子是合适的。 Table 3 The total variance of explanatory variable 成份 初始特征值 提取平方和载入 合计 方差的% 累积% 合计 方差的% 累积% 1 10.033 70.59 70.59 10.033 70.59 70.59 2 1.421 9.467 80.057 1.421 9.467 80.057 3 1.042 7.409 87.457 1.042 7.409 87.457 4 0.805 3.096 90.753 5 0.71 2.731 93.284 6 0.562 1.163 94.447 7 0.539 1.074 95.521 8 0.526 1.024 96.545 9 0.487 0.871 97.416 10 0.373 0.834 98.350 11 0.311 0.598 98.948 12 0.296 0.537 99.485 13 0.27 0.337 99.822 14 0.194 0.178 100 表3. 解释变量的总方差 图1. 碎石图 4.5. 因子命名的解释 因子的命名是因子分析的一个核心问题。旋转后可决定因子个数，并对其进行命名。对于新因子变量的命名要根据新因子变量与原变量的关系，即观察旋转后的因子负荷矩阵中某个新因子变量能够同时解释多少原变量的信息。表4是我们得到的因子负荷矩阵。 Table 4 Rotation component matri 成份 1 2 3 x 1 0.141 0.396 −0.124 x 2 0.154 0.752 0.111 x 3 0.284 0.139 0.704 x 4 0.282 0.093 0.785 x 5 0.362 0.116 0.62 x 6 0.592 0.117 0.45 x 7 0.615 0.124 0.394 x 8 0.71 0.185 0.272 x 9 0.771 0.12 0.224 x 10 0.786 0.112 0.297 x 11 0.068 0.787 0.123 x 12 0.063 0.714 0.07 x 13 0.151 0.648 0.126 x 14 0.137 0.802 0.177 表4. 旋转成份矩阵 由表4可以得到， x 1 ， x 2 ， x 11 ， x 12 ， x 13 ， x 14 在第2个因子上有较高的载荷，第2个因子解释这6个变量，命名为“工作满意度”； 在第1个因子上有较高的载荷，第1个因子解释这5个变量，命名为“工作能力”； x 3 ， x 4 ， x 5 在第3个因子上有较高的载荷，第3个因子解释这3个变量，命名为“专业知识与技能”。 4.6. 计算因子得分 计算因子得分是因子分析的最后一步。因子变量确定后，便可计算各个因子在每个样本上的具体数值，这些数值就是因子的得分，形成的新变量称为因子变量，它和原变量的得分相对应。有了因子得分，在以后的分析中就可以因子变量代替原有变量进行数据建模，或利用因子变量对样本进行分类或评价等，进而实现降维和简化的目标。 根据3个因子得分加权平均得到综合得分，权重根据3个因子的方差贡献率计算，综合得分计算公式为： F = 0.705 0.705 + 0.0947 + 0.074 F 1 + 0.0947 0.705 + 0.0947 + 0.074 F 2 + 0.074 0.705 + 0.0947 + 0.074 F 3 其中0.705、0.0947和0.074分别是第1个因子、第2个因子和第3个因子的方差贡献率。
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user: 5. 结论与建议 本次研究从工作两年的毕业生和用人单位角度，探索高校毕业生的综合能力，最终得到了高校毕业生综合能力的3个维度，同时证实高校毕业生综合能力和就业质量之间具有高度显著的正相关关系。另外，学校的课程、学风都对高校毕业生的综合能力有着显著的影响。这些结论对教育部门、用人单位、高校大学生培养以及就业指导工作都具有重要的指导和实践意义。本章也将结合实际情况提出相应的措施，以提高高校毕业生的综合能力进而提高就业质量。以下为一些建议： 1) 高校要积极推动课程结构内容及教学方法的转变，在学科中强化学生的综合能力，让更多的用人单位介入课程的设计过程，积极修订课程，以提高学生综合能力的培养。 2) 高校应建立学生见习、实践实习基地，增加学生的工作经验和实践机会，充分发挥学校各类社团组织的作用，培养学生人际沟通和组织协调能力。 3) 高校毕业生在大学期间要注重自身能力的培养和综合素质的提高。如积极参加校内和社会的各类社团组织活动，形成并强化自己在工作、人际交往、团队合作、组织协调及管理等方面的能力。 4) 创新是人类社会发展与进步的永恒主题。作为大学生要跟紧自身专业领域的发展趋势，参加与自身专业相关的竞赛活动。在不断扩宽知识结构。增加组织沟通能力、培养创新意识和创业精神的同时，进一步提高自身的综合能力。 不足之处在于本课题通过高效毕业生综合能力调查研究问卷得出一些有实际价值的结论。但是，由于受诸多研究条件的限制，使得还需要进一步完善，主要归纳为以下两个方面： 第一，样本取样的局限性。“高校毕业生综合能力调查研究问卷”在取样的过程中尽可能的去考虑样本的代表性，但由于人力、物力、财力和时间的限制，样本的代表性有一定的局限。本次课题的研究所选择的是某高校的毕业生，受众范围比较局限，为了使问卷具有更好的信度和效度，可以考虑进行大规模的，合理的取样工作。 第二，高校毕业生综合能力调查研究有待进一步完善。本课题未对各指标进行细致的研究分析，如果能对它们进行进一步的分析，会更益于高校毕业生综合能力的提高，为此可以进行更加深入的研究。
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user: 摘 要 近二十年来，内生菌在新资源发现，对植物生理、发育、代谢调控等方面的潜力备受关注，像植物“器官”一样成为植物研究中的重要组成部分。它在植物基因变迁、生理运作、代谢转化、生长发育、生态演替、环境适应等诸方面都扮演着极为重要的角色，成为当前深入认识物种互作的前沿领域。随着科学技术的发展和认识的深入，以分子化水平进行整体研究，是全面、客观、系统揭示物种互作研究的必然发展趋势。以基因组学、转录组学、蛋白质组学和次生代谢组学等为主要代表的“组学”技术，获得迅猛发展，成为系统生物学研究手段的重要组成部分，推动了基因、转录、表达和代谢产物形成等各层次对内生菌–植物互作的全面认识。近年来，“宏–组学”和“多重–组学”的出现，并通过信息技术整合而发展起来的网络及模型，对于整体上认识和预测从基因到表观性状的物种互作机制，并在生物防控、植物育种、化学成分调控、物种进化、生物胁迫等方面获得许多新的认知。“组学”技术必将在植物尤其是经济作物的绿色高效、可持续的生产和发展中发挥更大优势。 关键词 :物种互作，组学，内生菌，系统生物学，植物–内生菌相互关系 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 内生菌是一类存在于健康植物细胞或组织内部，但不引起植物宿主明显病原性状的一类微生物 [ 1 ]。越来越多的研究表明，内生菌几乎可以被当作植物的一个“组织器官”，是影响植物发育、生理、代谢的重要因素 [ 2 ]。内生菌微生态群落能够影响其宿主植物的信号网络、基因表达、代谢产物及代谢通路等生理生化的变化，最终导致植物表观遗传学及代谢产物的改变(图1) [ 3 ]。然而，对单个基因、单个代谢通路等的研究，不能反映内生菌对其宿主植物所造成的全面影响。从单个分子到各代谢途径之间都存在着相互作用，势必需要从总体水平、高通量来研究它们之间的联系。“组学”就是在这种情况下被重视起来的，并且已成为近年来解决生物学问题的重要工具。组学技术(Omics technology)是整合基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学的研究思路和方法，动态地揭示系统结构、功能相互作用和运行规律的技术 [ 4 ]。近年来，组学技术在内生菌与宿主植物互作研究中揭示二者互作的研究机制等科学难题中起到至关重要的作用，同时也为更深入地了解内生菌与植物互作提供了理论基础。
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user: 2. 基因组学在内生菌与植物互作研究中的应用 基因组学(genomics)是研究生物体内全部基因的组成，结构及其功能的一门学科，可通过阐明整个基因组结构、功能和基因之间的相互作用，从整体上探索基因组在生命活动中的作用及内在规律 [ 6 ]，最早由美国科学家Thomas Roderick于1986年提出，之后随着几个物种基因组计划的启动，基因组学在科研领域取得了广泛应用。基因组学主要包括以全基因组测序为目标的结构基因组学(structural genomics)和以基因功能鉴定为目标的功能基因组学(functional genomics)，后者又被称为后基因组学(postgenomics)，已成为系统生物学的重要研究方法。现今，随着测序成本逐渐降低，高通量全基因组测序已广泛应用于多种植物的研究中，极大地促进许多未知的、非培养微生物的发现 [ 7 ]，功能基因的挖掘，以及内生菌与植物基因互作机制等方面的研究，从而促进了中草药和农作物的研究和生产。 图1. 内生菌对植物次生代谢的影响示意图 [ 5 ] 截至目前，基因组学技术在内生菌–植物互作研究的应用逐年增加，如在内生菌代谢物促进宿主植物的生长发育；提高其宿主植物抗性；改变植物的基因表达、代谢物和代谢通路等方面 [ 8 ] [ 9 ]，这一系列影响都涉及到了基因组的改变。Sessitsch等 [ 10 ] 采用基因组学技术揭示了水稻根内生菌的功能特征，发现了许多与水稻生长、抵抗胁迫、生物修复、抵御病原菌等关系密切的内生菌基因及互作机制。Lopez等 [ 11 ] 从基因组层次分析了多主棒孢霉菌Corynespora cassiicola产生剧毒物质棒孢霉素(cassiicolin)基因与橡胶树的发病机制具有密切关系，揭示了2870个影响因子，包括与棒孢霉素相关的酶、脂、肽酶等代谢物，随后与44个其它病原菌比较，发现了包括Colletotrichum acutatum，Fusarium oxysporum等菌生活方式的可塑性和广泛的寄主范围。结合转录组分析，这些毒素基因与橡胶树能够协调互作，确定了专一性互作因子，为理解C. cassiicola病毒因子与宿主专一化互作机制方面迈出了关键的一步。 基因组学，是对生物遗传信息整体研究的基本步骤，可以对基因功能进行全面研究，对挖掘内生菌与宿主植物互作的关键基因等具有重要作用，但它与转录、代谢层次的组学联合使用，才能更为全面揭示内生菌与宿主植物的互作机理奠定基础 [ 12 ]。
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user: 3. 转录组学在内生菌与植物互作研究中的应用 DNA信息转录成RNA，是生物体功能体现的必经之路，从RNA水平研究生物个体在不同生命阶段、不同生理状态、不同组织类型以及不同环境条件下细胞中所有基因的表达情况，称为转录组学(transcriptomics) [ 13 ]。1997年，由Velculescu等 [ 14 ] 首次提出，是功能基因组学研究的一个重要工具，能够直接反映基因在转录组水平的变化 [ 15 ]。转录组与基因组不同，研究范围比较广，不仅可以研究整个生物体的宏基因组，还可以研究受到生物，非生物等胁迫的生物体的基因表达水平。与生物体的基因组对比，转录组可以揭示生物在特定时空环境中基因动态变化的表达及调控等问题 [ 16 ]，从而推测一些未知基因的功能，并进一步揭示其调节因子的作用机制，被认为是研究动态基因变化的主要方法和技术。因此，转录组学可为基因表达调控，蛋白质功能，代谢通路等研究提供大量的信息，这已广泛应用于植物学，药学，微生物学等科研领域 [ 17 ]。作为研究功能基因组学的强有力工具，转录组学在植物抗性机理、育种以及生长发育调控 [ 18 ] 等方面得到了应用，并取得了重要成果。 RNA作为连接基因组的遗传信息与蛋白质的纽带，是研究内生菌对植物影响的关键步骤。近年来，转录组学技术广泛应用于内生菌与植物互作研究。为了阐明油棕和G. boninense及其生物防治真菌哈茨木霉(Trichoderma harzianum)之间的分子相互作用，对未经处理和分别接种了G. boninense和T. harzianum的油棕榈幼苗根转录组测序并进行比较，发现G. boninense处理棕榈幼苗根后，茉莉酮酸酯(JA)和水杨酸 (SA)可能在影响激素生物合成，信号转导和下游防御反应中起抗性作用，同时，G. boninense可能通过调控乙烯(ET)生物合成，活性氧(ROS)产生和清除进而与宿主竞争控制疾病症状，而T. harzianum能够改善宿主植物的营养状况及营养运输 [ 19 ]。近年来，人们通过转录组测序分析了水稻响应呼吸道合胞病毒(RSV)感染的基因表达水平，研究发现，在与RSV互作早期，在抗性和敏感性品种中共检测出648个和937个差异表达基因，其中有12个过氧化物酶生物合成基因，4个富含甘氨酸的细胞壁结构蛋白基因和一个纤维素合成酶基因是上调，这可能导致木质化和细胞壁增强。此外，12个LRR受体蛋白激酶基因和6个编码致病相关蛋白的基因(与疾病抗性，信号转导和细胞凋亡有关的过敏性坏死反应有关)表达发生了下调 [ 20 ]。因此，作为功能基因组学研究的重要工具，转录组学技术为内生菌–植物互作的研究提供大量的数据基础 [ 21 ]。 总之，以高通量测序为基础的转录组学技术在内生菌与植物的互作研究领域发挥了极其重要的作用，为培育优质品种奠定了良好的理论和研究基础。通过比较转录组研究，可从转录组水平深入解析植物抗性以及内生菌对植物的促生机理等。尽管如此，转录组学仅能从基因水平上揭示内生菌与植物之间的互作机制，事实上，蛋白质和代谢物才是生命活动的主要承担者和终产物，因此，仅从转录组水平未能完全揭示内生菌与植物之间的相互影响，还需结合蛋白质和代谢水平进一步深入研究。
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user: 4. 蛋白质组学在内生菌与植物互作研究中的应用 蛋白质是基因转录的产物，是生物功能的执行者，是揭示该基因具体功能和生命活动规律的重要补充 [ 22 ]。蛋白质组学从整体、动态、定量的角度对蛋白质结构、表达状况以及功能等进行分析，分析蛋白质之间的相互作用，揭示生物体蛋白质功能与细胞生命活动的规律。目前，蛋白质组学研究的核心技术是双向凝胶电泳(2-DE)、质谱、生物信息学等 [ 23 ] ；主要研究方向分为三方面：结构蛋白质组学、功能蛋白质组学、差异蛋白质组学，其中差异蛋白质组学应用最广泛。近年来，蛋白质组学在植物–内生菌相互作用研究中，通过挖掘互作植物差异蛋白，从分子水平全面地了解内生菌对植物产生的影响，进而为植物抗病抗逆等生理机制方面的进一步研究提供了理论基础 [ 24 ]。 目前，Du等 [ 25 ] 人利用尖孢镰孢霉Fusarium oxysporum感染黄瓜幼苗根，利用与MALDI-TOF/TOF分析相结合的双向电泳(2-DE)方法共鉴定出56种差异表达蛋白，功能分析表明，接种多粘芽孢杆菌Bacillus polymyxa后，大部分参与碳水化合物代谢和氨基酸代谢的蛋白质表达量增加，促进了能量积累和氨基酸的合成，进而影响蛋白质浓度并促进黄瓜幼苗生长；接种F. oxysporum抑制了大部分与碳水化合物和能量代谢有关的蛋白质和蛋白质代谢；联合接种B. polymyxa 和F. oxysporum，宿主增加了抗氧化、解毒防御机制的蛋白质，这在防止病原体攻击中起重要作用，研究结果表明，B. polymyxa可以通过改善黄瓜根部中防御相关蛋白的代谢，从而促进植物生长并减轻F. oxysporum的胁迫损伤。Maserti [ 26 ] 等通过2-DE技术对被二斑叶螨(Tetranychus urticae)侵染柑橘属(Citrus L.)果树后的叶片进行了蛋白表达差异分析，共检测出了110个蛋白质点，结合液相色谱—串联质谱技术鉴定出50个蛋白，大多数都属于与光合和代谢相关的蛋白。其中有5个与氧胁迫相关的酶，包括磷脂谷胱甘肽过氧化物酶、盐胁迫相关蛋白、抗坏血酸过氧化物酶和锰超氧化物歧化酶。有7个防御相关蛋白，包括与发病相关的酸性几丁质酶、蛋白酶抑制剂类奇蛋白和低密度脂蛋白等。 最近发展的霰弹枪蛋白质组学方法，如同位素标记相对和绝对定量(iTRAQ)技术在植物–微生物互作研究得到了广泛的应用 [ 27 ]。Xu等 [ 28 ] 人研究了感染黑条矮缩病毒(RBSDV) 50天后水稻蛋白质组的变化，发现72个蛋白质表达量增加，其中69个通过MALDI-TOF/TOF-MS成功鉴定，确定为45种蛋白质，归属于12个功能，包括防御和胁迫，光合作用，氧化还原平衡，能量通路，氨基酸代谢，碳水化合物代谢，核苷酸代谢，转录和翻译，细胞壁修饰，植物激素反应，信号转导和病毒蛋白，它们与防御反应有关的差异蛋白质增加，而与光合作用相关的蛋白质表达量下降，表明RBSDV感染引发防御和压力反应同时损害光合作用。 蛋白质组学技术在内生菌与植物互作领域研究发挥了重要的作用，当前，结合生物信息学，人们开发具有针对性、高效性的蛋白组数据分析新型软件，减轻数据的分析难度，有效推进了蛋白组学技术在内生菌与植物互作的研究，为提高植物的抗性，促进生长发育，以及代谢品质形成机理提供新思路。
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user: 5. 代谢组学在内生菌与植物互作研究中的应用 代谢组学(Metablomics/metabonomics)由Nicholson和Fiehn [ 29 ] [ 30 ] 于上世纪90年代提出，指的是在限定条件下对特定生物样品中所有代谢产物进行定性和定量研究，从而揭示各代谢网络之间的关联性。代谢组学是生命活动的“终端”组学，是寻找代谢物与生理病理变化的相对关系，已成为系统生物学的重要组成部分 [ 31 ]。近年来，代谢组学得到快速的发展和应用，科研论文逐年上升(如图2) [ 32 ]。代谢组学常用的技术平台主要有气相色谱(GC)、液相色谱(LC)、质谱(MS)、核磁共振(NMR)、傅里叶变换红外光谱( FTIR)、库仑分析等，这些技术单独或联合使用，如：色谱质谱联用(LC/GC-TOF-MS/MS)、毛细管电泳质谱联用(CE-MS) [ 33 ] ；另外，获得的数据采用多元回归、主成分分析、偏最小二乘(PLS)、聚类分析等 [ 34 ] 等进行统计分析，为海量代谢物的相关性、代谢通路的转变机制、评价基因功能等发挥极其重要的作用。 最近几年，代谢组学成功应用于植物与微生物互作研究，在微生物影响植物代谢物变化，药用植物有效成分的调控、植物应激反应等代谢研究中发挥了重要作用 [ 35 ]。通过对玉蜀黍黑粉菌(Ustilago maydis)侵染玉米叶片代谢物变化研究，研究发现玉米中蔗糖含量没有变化，但是，互作4 d后，己糖含量下降；而8 d后，己糖为对照的20倍，反映黑粉菌影响了玉米光合作用 [ 36 ]。Abu-Nada等 [ 37 ] 利用GC-MS 研究了马铃薯叶片受病原菌马铃薯晚疫病菌(Phytophthora)侵染后代谢物随时间的动态变化。结果表明，马铃薯叶片在侵染后发现有42种代谢物发生了明显的变化，被称为病程相关代谢物，通过因子分析将代谢物分为内稳态物、初级防御物、次级防御物和防御崩溃物4类，并发现与初、次级防御有关的氨基酸类代谢物的调节有关。代谢组学对于微生物与植物的互作研究，有助于阐明生物胁迫条件下代谢物以及代谢通路的分析，为生物之间互作机制的研究提供理论依据 [ 38 ]。人们利用代谢组学方法对感染了拟南芥线虫的拟南芥进行研究。发现感染后的拟南芥中某些氨基酸类和磷脂类的代谢物增多，同时也积累了大量的蔗果三糖，而这种糖通常并不积累于拟南芥根系中，且感染后的拟南芥代谢更活跃 [ 39 ]。 图2. 代谢组学在近年来应用的论文数量 总之，代谢组学在植物–内生菌互作的研究中，获得了许多新的发现，如内生菌影响宿主的抗性、生长发育以及药用植物的品质调控等。这对于揭示内生菌与植物的互作机制、促进植物生长发育及次级代谢物的积累和提高宿主抗性具有重要的实际应用价值。
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user: 6. 多重组学在内生菌与植物互作研究中的应用与研究进展 在内生菌与宿主互作关系研究中，单一组学技术仍然存在片面、不客观等缺陷。最近，越来越多的研究者利用组学联合技术，即多元组学(multi-omics)来解决科学问题 [ 40 ]。通过基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等技术进行部分或全部的联合使用，交互验证，可以从基因变迁、转录、表达、次生代谢产物的积累、表观遗传学等各层次，对生命现象进行全面而系统的解释，进而加速了内生菌–植物互作关系领域的研究进程 [ 41 ]。最近，在大麦与专一性内生真菌Piriformospora indica的互作研究中，研究者通过离子组学(ionomics)、转录组学、代谢组学数据的联合使用，鉴定并验证了大麦–内生真菌组合体在应对盐胁迫条件下基因和代谢的调控网络机制，发现分别有254和391个差异基因存在于二者互作及应对盐胁迫的过程中，并有14个代谢产物与NaCl胁迫紧密相关；并发现初级和次级碳代谢、氮代谢和乙烯生物合成途径在大麦——P. indica共生应对盐胁迫中起着关键作用 [ 42 ]。不仅如此，“组学”进一步发展为“宏–组学”(meta-omics)，并应用于该领域，例如，有人联合应用宏蛋白基因组学(meta-proteomics)结合宏微生物组学(meta-microbiome)方法研究了水稻植株的地上和地下部分水稻的叶面和根际微生物群的蛋白产物差异，挖掘出约4600种重要蛋白质，表明在水稻叶面和根际微生物之间存在碳转化的代谢差异，而且发现大麦的叶际与根际微生物的生理特征差异包括内运输过程和应激反应 [ 43 ]。因此，“多元组学”和“宏–组学”进一步推动了“组学”的技术发展，为解决植物与微生物互作的研究提供了更有力的技术支撑。 近十多年来，以信息技术为基础，通过网络拓扑学性质分析、抗干扰鲁棒性分析、核心节点控制力分析、链路预测等方法 [ 44 ]，将各“组学”中产生的海量数据，结合包括GeneBank、miRBase、TarBase、DEEG、Uniprot、MassBank等数据库的数据，被系统抽象为复杂的网络，对生物体多组分及相互作用关系进行网络模型构建，通过复杂网络模型揭示生物互作关系的内在规律，以全面而系统的获得生物体的复杂互作关系、生理运作和物质形成机理等认知 [ 45 ]。目前，人们以Python语言、C语言等工具为基础，发展了多个生物网络模型如布尔网络、Petri网络、概率图网络模型等，其中，多组学数据的整体网络建模主要采用布尔网络模型 [ 46 ]。通过网络模型，Pujana等人以生物网络模型为基础进行乳腺癌功能基因相互作用的预测研究，发现HMMR基因与乳腺癌BRCA1的发生存在密切关系 [ 47 ]，为临床的使用提供了研究方向；刘林等通过整合玉米全基因组、转录组、蛋白质组等数据，建立代谢网络模型，揭示了玉米叶片不同发育阶段光合机制发育模式，发现了C4光合途径形成的机制 [ 45 ] [ 48 ] [ 49 ]。然而，将信息技术与生物大数据进行更为完美的结合，网络模型对植物与微生物互作机理揭示等方面，还需要很长的路需要走，也将是重要的发展方向。
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user: 7. 展望 内生菌不仅是工业、农业、医用新化合物的资源库，也是进行病害防控、品质改良、环境适应等研究的新方向。没有内生菌研究的植物学问题是不完整的，只有以基因组、转录组为基础，进行蛋白、代谢化合物“组学”数据分析，才能系统揭示内生菌与宿主植物的互作关系。然而，本文讨论的主题、研究才刚刚起步，尤其是在我国特有的中药植物内生菌领域，亟需加快研究。除此之外，针对植物–微生物互作中微生物对植物代谢产物的转化、信号转导、防御应答、代谢调控等也将是当前及今后本领域发展的新趋势，以这些信息为基础的综合信息探索 [ 50 ]，是全面、客观认识植物–内生菌互作的必然方向。 图3. 组学在内生菌与植物互作中的应用 系统生物学中，基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学是最主要的“组学”技术，然而，随着信息技术和生物技术的融合发展，最近升级的新一代测序技术(next gen sequencing)、微阵列(microarray)、“宏”基因组学(metagenomics)、“宏”转录组学(metatranscriptomics)，外显子组学(exome sequencing)、表观基因组学(epigenomics)、微生物组学(microbiome)等进一步丰富了系统生物学技术的发展，形成了更为完善的“宏–组学”(meta-omic)新技术，进一步加强了海量数据的分析能力。除此之外，最新的“multi-omics”即“多重–组学”是将海量数据通过信息技术的整合(图3)，形成“云数据”，从整体上进一步促进生命信息的系统性和规范化，在此基础上，建立网络生物学模型，通过复杂互作的网络关系预测内生菌“身份”转变机理、海量内生菌之间的互作关系、内生菌与宿主植物互作和调控过程、植物–病原菌之间的胁迫与应答过程、天然产物的转化、代谢通路的运转机制等等，是当前最新的科研手段。采用“meta-omics”和“multi-omics”的联合研究结果，不仅能够精确、客观地揭示植物与内生菌之间复杂的互作关系，还能从不同时空、环境角度阐释微生物生态演替、功能基因变化、物质转化、环境适应等诸多生命过程，这样，内生菌的活性和潜力将尽可能获得完善。这项技术必将继续发展，帮助人们加速认识内生菌生态功能，为绿色高效、可持续地促进经济作物的栽培品质、病害防控等方面提供新途径。
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user: 摘 要 为掌握南京市住宅地价变动状况，以南京市2004年~2018年住宅用地季度地价指数为研究对象，采用分形理论和重标极差分析法(R/S)进行分析，研究结果表明：1) 南京市住宅地价指数具有明显的分形特征，赫斯特指数(Hurst)为0.7727，时间序列具有较强的正持续性及持久性；2) 南京市住宅地价指数的平均循环周期长度为15个季度，即3.75年；3) 通过累加和变换构建的分形模型可对地价指数进行短期预测，预测结果较为准确，但对地价指数的长期预测误差较大。上述研究，揭示住宅地价的分形特征，科学地掌握了住宅地价波动特点，以期为国土资源管理部门提供决策依据，为社会公众和投资者提供信息参考。 关键词 :地价指数，分形理论，R/S分析法，分形模型预测 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/