DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果与分析 3.1. 探索性因子分析 探索性因子分析结果表明，问卷KMO值为0.87，Bartlett 球形检验P < 0.001，满足因子分析的条件。采用最大方差法旋转得到因子载荷矩阵，结果表明问卷可以被两个因子解释，总贡献率达63.79%。各项目公因子方差均大于0.5，因子载荷均大于0.5且交叉载荷小于0.4，均可有效保留。参照Phinney等(Phinney， 1992; Phinney & Ong， 2007)的多群族认同问卷，将两个因子命名为“情感承诺”和“行为承诺”，情感承诺包括对文化的依恋和归属感，共5个条目；行为承诺包括对文化的弘扬和发展的实践意愿，共4个条目(结果见表2)。 Table 2 Summary of factor analysis of perceived cultural identity scal 条目 情感承诺 行为承诺 Q1 0.65 (0.69 * ) 0.37 (-) Q2 0.76 (0.88) 0.27 (-) Q3 0.71 (0.59) 0.19 (-) Q4 0.80 (0.62) 0.27 (-) Q5 0.72 (0.51) 0.23 (-) Q6 0.31 (-) 0.72 (0.69) Q7 0.33 (-) 0.79 (0.78) Q8 0.18 (-) 0.86 (0.68) Q9 0.28 (-) 0.73 (0.67) 克隆巴赫α 0.82 (0.78) 0.85 (0.79) 特征值 2.97 2.77 解释率(%) 33.01 30.78 表2. 文化认同感问卷的因子结构分析摘要表 *注：括号前的数值为探索性因素分析获得因素负荷，括号中数值为验证性因子分析的因素载荷量结果。 3.2. 验证性因子分析 验证性因子分析基于探索性因子分析获得的双因子模型观察模型的拟合优度。模型的两个潜变量：情感承诺由初始问卷条目Q1~Q5组成，行为探索由条目Q6~Q9组成。分析结果表明模型具有较好的信效度：c 2 = 23.61，df = 22，p = 0.37，GFI = 0.97，AGFI = 0.94，RMSEA = 0.02，CFI = 0.99，双因子模型具有较好的拟合度；问卷的内部一致性系数为0.86，两个维度分别为0.78和0.79；二因子模型的项目标准载荷0.59~0.78，均在0.001水平上显著。 将文化自信作为文化认同感的关联校标，相关分析表明，文化认同感和文化自信显著正相关，文化认同感的情感承诺和行为探索两个维度与文化自信的文化赞扬和文化自豪两个维度均显著正相关。另外，由于文化认同感问卷中Q1属于文化自信的题项，因此在删除Q1后再进行相关分析。结果表明文化认同感与文化自信仍具有较高的相关度，说明文化认同感问卷效度良好(结果见表3)。 Table 3 Correlation analysis of perceived cultural identity and cultural confidenc 文化自信 文化赞扬 文化自豪 文化认同感 0.68** (0.63**) 0.50** (0.48**) 0.71** (0.65**) 情感承诺 0.68** (0.85**) 0.51** (0.91**) 0.71** (0.55**) 行为探索 0.55** (0.88**) 0.40** (0.74**) 0.57** (0.82**) 表3. 文化认同感和文化自信的相关分析 注：**表示p < 0.01；括号中数值为删除Q1后的变量间相关系数。
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user: 4. 讨论 文化认同是十分重要的，因为它满足了超越家庭的基本归属需要(Phinney & Jean， 2013)。刻画个人和群体的文化认同，为研究这一重要的社会和心理概念提供了基础。本研究编制了一般性的文化认同感问卷，结果表明，该问卷包括两维度：情感承诺和行为承诺，具有良好的信效度。问卷共包含9个题项，易操作和测量，可以用于文化认同的相关研究中。 文化认同感具有情感承诺和行为承诺两个基本维度。个体在获得其民族身份和归属感的基础上，形成民族身份的价值意义并不断保持和创新本民族文化，从而形成文化的认同感(陈世联，刘云艳，2006)。情感承诺指对文化的依恋和赞扬；行为承诺指对文化的学习和实践意愿。本研究中，情感承诺源自Marcia (1980)对认同的定义，并在Phinney的民族认同问卷上有所扩展，增加了对文化自豪和骄傲的态度测量，这在一定程度上将情感维度向外显的表达进行了延伸(见Phinney & Ong， 2007)，从对文化的依恋和归属感、意义感和自豪感多方面表达了对中华文化的广泛、深刻的情感。 行为承诺则将认同从内部的认知扩展到外在的行为表现，从个体具体的文化继承和发展实践刻画文化认同。文化认同被认为是个体与所属群体共享的信念和行为。本研究中，行为承诺发展于Phinney的多群族文化认同感问卷的行为探索维度，并将认同的内涵扩展到对中华文化的具体实践上。在文化认同的结构探索中，行为往往被视作认知和情感的验证，与情感相联结的行为承诺使得文化认同不停留于信念的表达，更可能将文化的实践从理想迈向现实，转化为文化创新和发展的力量。 文化认同是文化自信的基础，文化自信建构于文化认知过程中的反省和体验(毕重增，2020)，是文化主体在了解自身文化的基础上，赋予文化充分肯定，进而产生的积极情感，包含文化赞扬和文化自豪两个维度(周婷，毕重增，2020)。在本研究中，文化自信作为关联校标，表现出与文化认同的显著相关。且情感承诺与文化自信的相关度更高，这是因为文化认同是社会认同的一种，社会认同的主要功能就是满足个体的社会归属需求，将个体纳入到社会关系系统中(Rothbart & Korostelina， 2006)，因此情感承诺(归属和依恋)表现为文化认同感的更核心的维度(解释率33.01%)，表现出与文化自信相关程度更高。 中华文化认同的测量需要一般性的工具。文化具有复杂性和特异性，而中华文化认同是超越特定文化内容和族群的群体共识。现有研究大多采用自编的文化认同问卷探究某个特定群体的文化认同现象，虽然具有一定的群体针对性，但都是从不同的层面和维度进行文化认同感的衡量，这就使得跨群体的文化认同研究难以进行比较，也就不能刻画中华文化认同的全貌。而关于中华文化认同的测量大多改编自其他问卷(如胡洋溢，韦庆旺，陈晓晨，2017；张少科，2018)，缺乏现成的可直接使用的工具，难以检验其认同工具在中华文化上的一般适用性。本研究基于多群族认同量表发展起来的一般文化认同感问卷，在内容上针对个体的中华文化信念和行为倾向，在结构上具备认同的基本维度，经过检验具有较好的信效度，可以应用到后续关于中华文化认同感的一般性测量中。
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user: 5. 结论 本研究编制了9个项目的文化认同感问卷，包括情感承诺和行为探索两个维度，具有良好的信效度，可进一步应用到相关的研究中。
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user: 摘要 随着精准肝切除理念在肝胆外科临床治疗中的推广，腹腔镜肝切除成为肝肿瘤的重要治疗手段，吲哚菁绿荧光融合影像技术是在肝肿瘤手术中得到广泛认可的一种新兴成像技术，在肝切除术中展现出较好的临床治疗效果和使用价值。
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user: 1. 前言 原发性肝癌(primary hepatocellular carcinoma， PHC)是世界范围内恶性肿瘤的主要死因之一 [ 1 ]，其中肝细胞癌为原发性肝癌最常见的类型 [ 2 ]，临床上主要采取肝切除为主的综合性临床治疗方案。随着精准肝切除理念在肝胆外科临床治疗中的推广，腹腔镜手术逐渐成为主流，但是腹腔镜手术过程中对肝肿瘤大小的评估及其边界的界定仍然是手术面临的一大短板。虽然CT、MRI等手段在肝癌的术前诊断和切除边界界定方面已经发展得相当成熟，但是在手术中将二维的平面图像转换成立体的肝脏结构对术者来说具有一定的挑战难度。虽然术中超声在术中对肿瘤定位效果非常明显，但是不能持续提供可视化影像成了其一大弊端。近些年研究发现，吲哚青氯(indocyanine green， ICG)荧光染色在肝切除手术中是一种安全、便捷、有效的提高肝脏解剖结构可视化的方法 [ 3 ]。
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user: 2. ICG的成像原理及临床发展史 吲哚青绿是一种具有荧光染料特性的有机阴离子，在近红外光照射下(750~810 nm) [ 4 ]，能与血清蛋白结合发出蓝色荧光，发出的荧光仅能穿透大约5~10 mm的结缔组织 [ 5 ]，在840 nm处达到峰值，在峰值处几乎不被血红蛋白和水吸收，但能被正常肝组织快速吸收并迅速经胆汁排泄，且无需进行生物转化或肠肝循环 [ 6 ]。但是在肝脏肿瘤或者肝硬化结节中，胆道对ICG的排泄功能明显降低，导致ICG在病变组织中长时间滞留，构成肿瘤组织荧光显像的基础。 目前吲哚菁绿荧光影像技术(indocyanine green fluorescence imaging， ICG-FI)在临床中应用了近60年，在淋巴结活检、肿瘤定位、神经外科、视网膜血管造影、心脏外科、精准肝切除等众多领域广泛应用 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。然而在肝胆方向手术中却很少有人关注ICG的应用，可能与ICG一直被用来评估肝功能和肝脏有效血流量有一定关联。 直到2006年，日本外科医生使用ICG-FI进行了肝脏和胆管内部结构的可视化研究 [ 11 ]。Ishizawa研究小组于20年前首次公开报道了在肝癌切除术中利用ICG荧光进行实时导航 [ 12 ]。2010年以后随着ICG荧光图像与腹腔镜图像融合技术的发展，使术中荧光图像与腹腔镜正常(白光)图像呈现在同一屏幕上，使目标肝段的显影更加清晰，肝脏的解剖切除更加精确 [ 13 ]。
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user: 3. ICG分子在腹腔镜肝切除中的应用 3.1. 目前临床上肝肿瘤的定位 在进行肝肿瘤切除时，手术切除范围是对评估手术成败的重中之重。如果术中切除病十五灶范围过少，导致肿瘤组织残余，无法达到根治的效果；如果病灶的切除的范围过多，会进一步加重肝脏损伤，影响患者的预后。以往学者认为肝肿瘤的理想切除范围是距离肿瘤边界2 cm左右。但是一些巨大的肝肿瘤按照这个标准进行切除后，肝脏的功能几乎被完全破坏，该标准无法适用 [ 14 ]。所以有学者提出在保证切缘阴性的前提下，最大限度的保留正常肝组织，提高手术的安全性及患者的生活质量。因此对肿瘤边界的精准识别成为手术的核心。主要通过CT、磁共振、超声等影像学手段。但是上述检查手段针对于1 cm以下的病灶检出率不满意，严重影响手术方案的制定。通过术前静脉注射吲哚青绿，影像采集系统可以识别出直径小于1 cm的原发病灶及肝转移癌 [ 15 ]，手术过程中利用吲哚青绿进行实时成像，对于肿瘤边界的界定具有重大意义。 3.2. 显影模式 由于分化程度不同的肝癌细胞对ICG摄取能力不同，肿瘤的荧光模式分为均匀性荧光、部分荧光、边缘性荧光，可以根据显影模式对肿瘤的恶性程度初步评估。均匀性荧光常见于大多数分化程度较高的肝肿瘤 [ 16 ]，中度分化肝肿瘤主要为部分荧光，而低分化HCC或转移性病灶则为边缘性荧光 [ 17 ]，而在其他部位的恶行病灶(例如胃癌、结肠癌等)转移至肝脏形成的继发性病灶，转移灶较小时可出现较好的绿色荧光，但当转移灶体积比较大时，因转移灶自身不出现荧光而呈现出环状荧光图像 [ 18 ]。荧光模式也与HBV感染、肿瘤的直径和血管浸润的范围等有关 [ 16 ]。根据肿瘤的荧光模式能对肝癌的分化程度及病理类型进行一个初步评估，有利于治疗方案的制定。一些学者也证实了手术区域周围的绿色荧光并不全是肿瘤组织，也可能是被病灶压迫的正常肝实质，ICG呈现的边界反比病灶的边界要宽 [ 19 ]。 3.3. 染色方法 目前临床上应用解剖性肝切除的荧光染色方法包括正向染法和反向染法 [ 20 ]。(1) 正向染色法：借助影像学手段(例如术中超声等)识别目标肝段肝蒂的门静脉分支，将ICG经门静脉分支注人对预切除肝段或肝叶进行荧光显影。正向染色法荧光显影更加清晰，同时操作难度系数也相对较高，成功的难点在于目标肝蒂的识别和精确穿刺。具有较少肝蒂(1~2支)供应的肝段或亚肝段染色常采用正染法。目前多应用于右肝的解剖性肝段切除或者因粘连较重无法通过肝外解剖阻断肝段的患者。(2) 反向染色法：借助Glisson蒂鞘外解剖的方法找到目标肝蒂并将其阻断后，通过向外周静脉注射ICG行目标肝段以外肝组织的染色，相对正染法其操作简单便捷但荧光显影较弱，也常因肝内门脉交通支的存在导致荧光渗入目标肝段而造成染色失败 [ 3 ]。反染法一般适用于体积较大的联合目标肝段或半肝切除，染色时间一般可持续 4~6小时，术后可以直接对操作断面进行检测是否存在胆漏的问题，有效避免了二次胆囊管穿刺风险 [ 21 ] [ 22 ]，但需特别注意的是正常肝组织的荧光会掩盖肝组织深部的肿瘤。因此，肝实质内的肿瘤无法采用反向染色进行辨认。 Glisson蒂鞘外剖解的方法是在目标肝蒂彻底显露后利用Endo-GIA或血管直接进Glisson蒂横断，操作难度较低。但是在存在变异管道的情况下更容易误伤周围管道，术前应通过影像学检查来判断肝Glisson系统有无变异。在腹腔镜下，除了S3、S4b、S6肝段，其余肝段肝蒂解离难度较高。必要时目标肝段可通过阻断其周围肝段的肝蒂来显示。目前应用较多的是：肝叶切除、半肝切除、中肝(S4， S5， S8)切除、S3切除等 [ 23 ]。ICG荧光染色的效果除了与染色方法有关，还与ICG的剂量和给药时间相关，但是目前并没有统一的标准。 3.4. 给药方式 根据给药时间不同可以分为术前给药和术中给药两种方式，(1) 术前给药：术前通过静脉注射ICG，正常肝组织可在5~10分钟内出现均匀的荧光显影，注射后20~24 h内彻底清除ICG [ 24 ]，手术时正常肝组织中ICG已经被清除，荧光消失，而病灶内仍有ICG滞留，因而出现清晰的荧光显影。大多数研究表明，在手术前1~14 d通过静脉注入ICG，术中可见肿瘤组织荧光显影，可应用于辨认肝脏病灶边界 [ 25 ]。(2) 术中给药：通过剖解第一肝门或借助术中超声向目标肝蒂的门静脉内注入ICG，从而对目标肝段进行正向染色，在病灶边界呈现出清晰、准确的绿色荧光界线，有利于病灶边界的界定。在术中也可通过分离开肝实质或剖解第一肝门的方法来阻断预切除肝段血液供应后，通过静脉注射ICG完成术中预切除肝段的反向染色。 3.5. 注意事项及局限性 ICG因为其独特的分子构成在使用生理盐水或其他溶液配制溶液时，会导致ICG分子间相互聚集，临床ICG的配制首选灭菌的注射用水 [ 26 ]。配置好的ICG溶液稳定性降低，使用时间不超过10小时 [ 27 ]。目前ICG主要副作用表现为过敏反应(休克、发热等)，但是发生的概率低于万分之一，但是远比传统染色剂(美蓝等)安全系数高，且不良反应发生率低 [ 28 ]，临床应用中碘过敏的患者禁止使用。 3.6. ICG荧光的捕获方法 (1) 荧光成像系统包括近红外摄像头、激光激发器以及显示屏三部分。(2) 手术过程中游离和显露肝脏后，将红外摄像机探头放在距离探测部位10~15 cm进行扫描。(3) 操作医生可通过手柄按钮自由切换正常模式(白光)、黑白荧光和绿色荧光三种模式。 3.7. ICG荧光成像系统识别肝段的是否成功 (1) 肝表面的观察：当荧光区和非荧光区之间的分界与通过钳夹门脉肝蒂观察到的缺血区分界一致时，ICG荧光成像系统识别肝段被认为是成功的；(2) 肝实质切除以荧光区和非荧光区为界，假设荧光区为肝段边界，我们通过回顾术后的录像，将肝实质切除的时间分为三个相等的间隔，并在每个间隔对肝段边界的识别进行评估。当我们在超过两个间隔的实质切除中能够识别80%以上的肝段时，我们认为肝段的识别是成功的 [ 29 ]。
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user: 4. ICG-FI在解剖性肝切除术中的应用价值及局限 有部分学者认为HCC在肝脏中的生长过程中会侵袭门静脉及其分支，顺着门静脉血流方向在肝内肝外转移，这是肝癌术后再次复发的主要原因，然而进行解剖性肝切除术是以门静脉为主的Glissonean蒂供血范围以及肝静脉引流区域为剖解边界，彻底清除肝内微小转移灶，最大限度地保留正常肝脏组织，以维持肝脏的正常功能 [ 30 ]。解剖性肝段切除术是根据肝脏剖解结构和功能单位进行目标肝段切除的手术方法，术后可获得较好的手术切缘及预后 [ 31 ]。 传统识别目标肝段常用的方法有经门静脉穿刺注射美蓝染色或者根据阻断相应入肝血流后出现的缺血线两种方法，但是对目标肝段识别的精确性较差，难以界定肝脏的三维结构，且持续时间较短，难以为手术提供清晰而持久的“实时导航”，增加了病灶切缘阳性的风险 [ 32 ]。有学者主张将ICG经门静脉注射进行导航，术中可获得肝表面及其实质内确切持久的三维立体荧光染色 [ 7 ]，解决了美蓝染色时间短以及因肝脏表面粘连或肝硬化造成的缺血线辨识度低，有利于肝断面胆漏的检出，有效避免了二次胆囊管穿刺风险，且无须阻断肝动脉 [ 13 ]，但是荧光信号仅能穿透10 mm的组织，对肝包膜下的肿瘤敏感度高，识别深部肿瘤的敏感性低。近年来ICG-FI不仅能够清晰呈现出肝实质表面肝段分界线，还能稳定而持久提供一个肝段面间的不规则荧光图形，在肝肿瘤手术切除过程中，能够使术者更直观、更精准地判断肝实质内部立体结构 [ 33 ] [ 34 ]。此外还可以利用ICG体内代谢特征，可以清晰高效的检测是否存在胆漏及遗漏的病灶。 ICG染色对肝癌病灶具有非常敏锐的洞察能力，比术中触诊、术中超声、MRI等具有更高的敏感性，特别是在寻找微小病灶中具有独到的价值，有时能发现2 mm的病灶 [ 35 ]。而肝癌治疗的关键思路就是早发现、早治疗。研究表明，ICG发出的荧光仅能穿透的组织深度 < 10 mm，存在技术上的限制，对于位置较深的HCC无法进行识别，联合术前三维重建和术中超声可以一定程度上解决这一短板 [ 36 ]。可以实现术中实时成像，弥补腹腔镜下触觉和视觉的缺失，且不受组织焦痂的影响，术中可以通过调整手术切除平面对病灶切除范围进行精准界定，减少术中盲目操作对患者带来的损伤，这种联合方式在“精准肝切除”中展现出广阔的应用前景。 ICG荧光显像的假阳性率可高达40% [ 16 ]，例如患者伴有不同程度的肝硬化、炎性增生、肝实质表面微小囊肿、FNH (Focal Nodular Hyperplasia)等也可在术中出现假阳性 [ 37 ]，可能与和术前化疗导致的肝功能减退有关，因此需要对术中新发现的病灶进行评估判断，必要时通过术中冰冻检查确定病灶的性质。可以通过调整ICG的剂量和适当延长注射ICG与手术之间的时间间隔，降低假阳性率。肝脏的变异交通支相对较多，存在少量ICG在注入门静脉分支进入体循环导致ICG染色失败 [ 3 ]。 由于ICG分子在人体内的代谢特征，导致ICG在肿瘤组织和非肿瘤的病变肝组织中都出现聚集，易出现假阳性的情况。所以有学者提出是否能找到一种与ICG结合的特定靶向探针，使ICG能够在肿瘤组织中聚集能力增强，而在非肿瘤组织中聚集性差，提高ICG对肿瘤组织的专项识别能力 [ 38 ]，有利于手术向更加精准、根治的方向靠近。
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user: 5. 总结和未来展望 随着精准肝切除时代的到来和病人对预后期待值的提高，ICG在腹腔镜解剖性肝切除术中受到越来越广泛的重视。ICG分子在肝肿瘤定位方面展现出巨大的临床应用前景，但是目前检测仪器对深部病灶无法检测，相信在不久的将来通过不断地优化升级腹腔镜器械、染色方式和光学仪器进行不断地优化，将会摆脱这一弊端。随着吲哚青绿荧光腹腔镜融合显影技术的进一步发展，这将成为肝肿瘤手术过程中的一种首选导航工具。
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user: 摘要 主观年龄作为主观体验的一个分支，主观年龄的概念被用来作为一种机制，以增加人们对于在评估幸福感和生活满意度时如何考虑到老龄化态度的认识和理解，从而对抗或支持时间年龄的局限性和狭隘性。主观年龄已被大量研究证实与个体的生理心理健康密切相关，因而对于主观年龄的发展及内在机制的研究至关重要，且在近十年中逐渐受到重视，但目前对于主观年龄发展的研究仍多集中于西方国家，且发展不平衡，但近几年我国也逐渐深入对老年人主观年龄的研究，这对建立健全积极老龄化有着重要意义。
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user: 1. 主观年龄概念及测量 在整个生命发展周期中，实足年龄(即通常意义上所说的年龄)是最常用来表示个体在生命周期中的地位的时间尺度。然而，实足年龄仅代表了时间的长短，同样生物年龄，也是不完善的，它仅代表了个体的生理状态。而个体不仅仅由自身所建构，同时也由社会所建构。主观年龄(Subjective Age)是个体自我感知到的年龄，是指个体对自己实际年龄的主观判断，反映出个体对其人生历程中所处位置的自我评估(Barak & Schiffman， 1981)，同时可以作为个体生命发展进程中的一个重要标识(Montepare， 2009)，对于个体的整个生命周期有着独特的意义。 但主观年龄的概念还存在一定的争议，在测量方面很好的体现了出来。目前对于主观年龄的测量分为两种方式，直接询问方法和量表测量法。直接询问法把主观年龄定义为一维的感觉年龄，通过询问“你感觉你有多大？”得出结论。而量表测量体现了主观年龄的多维性，用的比较多的三个量表分别是：1) Kestenbaum和Artt的他人识别和个人感觉两个维度构成主观年龄测量。2) Barak和Schiffman以及Wilkes提出的感觉、识别、行为和兴趣４个指标的主观年龄测量。3) Egan和Thoms提出的主观年龄从感觉、活动、识别3个维度测量。此外测量后的度量目前有两种措施，一种是，实际年龄与主观年龄相减，另一种是相减后计算其占实际年龄的百分比。
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user: 2. 主观年龄理论依据及研究思想 目前主观年龄理论中比较完善且较为被认可的模型是远程参考点发展模型(Montepare， 1996)，这种模型被认为是先前研究中反复观察到的个体主观年龄识别的独特模式的基础。该模型认为个体持有较大或较小年龄身份的倾向反映了一个相对于远端和近端参考点锚定和调整一个人的感知年龄的过程。其中远程参考点由一套统一的过去、现在和未来的标记组成，个体据此评估自己。最近参考点是更易变的年龄标记，由历史、身体、常态或人际关系事件组成，使年龄显著。个体通过远端及近端参考点感知自己的主观年龄。而远程参考呈曲线形状，收益预期在未来，损失预期在此后的特点很好的解释了，个体在早期，往往坚持较老的年龄身份(较大的主观年龄)，而随着年龄的增长，因为获得和保持主要发展阶段的能力较差，他们开始接受较年轻的身份(偏年轻的主观年龄)。 主观年龄发展的研究也多是在这一模型的基础上完善，主要分为以下两个研究思路：第一，基于整体对于年龄意识的研究。这一方面的研究类似于对实足年龄的研究方法，此类研究思路一般是找出年龄层的主观年龄的影响因素及发展规律。第二，基础远程参考点或最近参考点，扩展完善模型细节。研究研究思路一般是找出特征变量和主观年龄变化之间的关系，并且更深入地探索与特定特征相关的情境因素和邻近事件的影响。而基于以上两种研究思路研究者主要通过纵向/顺序/实验的研究方法进行。
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user: 3. 主观年龄发展规律及机制 基于研究理论，大量实验表明主观年龄的发展遵从一定规律，并且表现出主观年龄单向性、多维性、成年期稳定、跨文化、反映在身体姿势和生理标记等特点。具体发展规律为，当对于年龄有明确认知开始(7岁左右)主观年龄也随之而来，但主观年龄开始明显区分于实足年龄是在青春期阶段，由这一阶段到成年前期，大多数人表现为主观年龄大于实足年龄；而从20多岁中后期(Albrecht的研究中指出可能在23岁到25.5岁之间个体的主观年龄由偏大变为偏小)到非常高的年龄段(甚至超过90岁)，大多数人都报告主观年龄较年轻(Kleinspehn-Ammerlahn et al.， 2008; Rubin & Berntsen， 2006)，并且在这一阶段中，随着年龄的增长年轻人主观年龄变化不大，与实足年龄差异较小，而中老年人，尤其是高龄老人表现出较大的主观年龄差异(Kleinspehn-Ammerlahn et al.， 2008; Rubin & Berntsen， 2006)。目前研究认为其发展规律主要遵循以下两条发展机制：1) 自我保护机制的功能和作用：是一种生物机制，通过生物、社会和心理变量的相互作用，调节主观年龄，并使之发生作用。(例如记忆力水平的下降加深主观年龄，同时通过一定手段主观年龄偏向积极，能一定程度提升记忆力)；2) 自我防御机制身份维护/保护机制；是社会比较的过程；通过发展转型的经验、标记使主观年龄变化(例如刻板印象影响下老年人出于自我保护呈现较年轻的主观年龄) (Kotter-Grühn et al.， 2015)。而整个主观年龄的发展规律根据毕生发展理论，可以解释为青少年在向成熟过度的漫长过程中，需要一定时间，而出于社会适应使青少年陷入成熟假象中，而表现出较大的主观年龄，同时年轻人对未来的无限感与老年人随年龄增长越发认识到时间的有限，使得个体在成年前、中期表现出主观年龄变化幅度小，中年后期、老年期，尤其是高龄老人表现出偏年轻的主观年轻。
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user: 4. 影响主观年龄发展因素 主观年龄的发展变化受到个体因素和社会因素两方面影响。 1) 个体因素。影响主观年龄的个体因素目前涉及实际年龄、健康水平，人格，认知能力等。健康与主观年龄的联系不言而喻的。(例如，良好的自评健康状况往往表现出偏向积极的主观年龄) (Stephan et al.， 2012；杨逊，2014)。具体到健康相关的指标，包括高峰值呼气流量、握力(武盼盼，2016)、腰围(这是衰老的生物学标志)、视力障碍(Hwang & Hong， 2018)、神经质、体重指数、抑郁症状指数、生物标志样本(炎症、血糖、脂类、肝功能、内分泌功能，肾功能和心功能) (Thyagarajan et al.， 2019)等都与主观年龄相关(Stephan et al.， 2015)。此外疾病负担、对于健康的态度(涉及自尊)也与主观年龄呈高相关(Hughes & Lachman， 2018)。这可以解释为健康状况较好的人可能会感到年轻，因为他们在日常活动中进行体力劳动时，可能会体验到较少的消极感觉和更多的积极感觉(Stephan et al.， 2015)，同时生物指标的影响侧面说明主观年龄的潜在遗传基础提供了新的证据(Stephan et al.， 2018)。 人格(包括人格和控制信念在内的心理变量)与主观年龄有关并有一定可预测。其中外向性、开放性、自我效能感或掌握信念高的人报告相对年轻的主观年龄(Weiss & Weiss， 2019)。人格特质对老年人主观年龄影响可以解释为，在一般的人格理论中，一些特征，如好奇心(开放性)、掌握能力，寻求刺激(外向性)更强烈地归因于年轻人(而不是老年人)，更易促进老年人与同龄同龄人的积极社会比较。即开放的思想使个体更加灵活，可变化的看待衰老，使个体更容易衰老的接受复杂性和模糊性(例如，“年龄只是一个数字，而不是一成不变的”)，也更容易形成对衰老更具可塑性的观点促使衰老变得可以修改和可协商(例如，“你觉得自己多年轻就多年轻”)，从而使老年人对衰老的看法更灵活，更积极面对衰老，表现出偏年轻的主观年龄。此外，如果人们更强烈地用不一定受年龄变化影响的特征来定义自己，那么他们的主观年龄和实际年龄之间的差异在整个成年和老年期间可能是稳定的。但人格特征(开放性、尽责性和随和性的提高)的变化(随着时间的推移，改变思考，感觉和行为的方式)会使主观年龄发生变化(Hughes & Lachman， 2018)。 认知能力的研究多集中于记忆力，研究发现，随着时间的推移，年轻的主观年龄与更好的认知表现有关。并且实验性诱导的年轻主观年龄可以提高老年人的记忆能力(Stephan et al.， 2014)，且年轻人主观年龄也与记忆力成高相关(Zee & Weiss， 2019)。 2) 社会因素。影响主观年龄的社会因素有社会参与、社会角色的状态与变化及社会环境，具体如下： 社会参与。社会参与度与老年人主观年龄显著负相关，社会参与度越高，老年人身份认同越趋于年轻化。主要是由于根据库利的“镜中自我”理论，社会个体认知自我、发展自我意识与他人对自己的看法有关，社会参与易于提升自我价值，从而使主观年龄更偏向积极(刘甜芳，杨莉萍，2017)。 社会角色的状态和变化，例如退休、遭遇生活事件(亲人离世等)、受到创伤(威胁、战争) (Marquet et al.， 2019; Avidor et al.， 2016)等。在符号互动理论和认同理论的指导下，很多研究者认为，社会角色的状态和转变对“老年人”身份认同是有显著影响的。退休和丧偶是老年期发生的两个主要的状态变化，意味着老年人永久地丧失这些非常重要的角色及与之联系的活动和关系。一个人如果因为丧偶或离婚不再处于有配偶状态的话，那他更倾向于认为自己是老年人而不是中年人，而表现出偏大的主观年龄。同样父母的去世也可能触发对“老年人”身份的认同，而表现出较大的主观年龄。 社会环境因素。主要表现在：1)时间跨度，近年来主观年龄幅度较早期明显提高。2)地区跨度，东部地区老年人主观年龄积极偏向程度高于中西部地区，西方老年人主观年龄积极偏向程度高于我国(杜鹏，伍小兰，2008)。此外主观年龄社会环境相关的研究中还包括工作环境(Kunze et al.， 2015)，与人际交往(Zee & Weiss， 2019)，财务压力(Agrigoroaei et al.， 2017)等且都与主观年龄成高相关。
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user: 5. 局限及展望 首先主观年龄的理论研究强调了主观年龄在概念上与意识到年龄相关的变化等结构的接近程度，并且与衰老相联系，甚至作为了主观老化的有利测量指标之一，但很少有研究其与衰老间的内在机制，这不仅是主观年龄发展研究上的空缺，更是整个主观年龄论理论框架的缺失。 其次目前对于主观年龄的研究对象实际上已在近几年取得了一些成就，在横向研究的基础上在纵向研究方面也做了进一步的探究(例如，结合生物实验确定了主观年龄会影响一些生物标志物)，但主观年龄的研究还是不够充分、不够深入，发展不平衡且还存在许多值得研究的命题值得探究。例如现有研究多集中与对于老年人主观年龄的研究，但青少年主观同样存在主观年龄与实际年龄不相符的情况，而造成一些严重不相符的因素，对于青少年身心健康成长主观年龄是否可以作为一定的指标也很有研究必要，但目前的研究仅停留在青少年主观年龄对危险行为等方面的相关研究。且目前研究显示主观年龄在性别上没有很大的质疑，但对于更年期女性是否得到同样的结论还无法确定。此外对于主观年龄造成的结果上近年来取得了一些突破，包括主观年龄与抑郁症发病率相关(Segel-Karpas， Palgi， & Shrira， 2017)，与睡眠(Stephan et al.， 2017)肥胖等相关，但一些看似与主观年龄相关的疾病(痴呆、阿尔兹海默)目前并没有取得一些成就。并且缺少对于主观年龄防御措施的研究。 最后，关于主观年龄测量的问题，目前已广泛接受主观年龄多维性这一点，但这也使得主观年龄的测量值得探讨。
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user: 摘要 目的：靶向治疗晚期肾透明细胞癌远未达到临床预想的效果。如何能寻找一种能够预测其治疗效果的生物标志物成为迫切需要解决的问题。本课题主要研究单羧酸转运蛋白MCT1和MCT4的表达水平与晚期肾癌靶向治疗疗效之间的关系，以期望找到准确的靶向治疗肾癌的预后因子。方法：采用组织芯片法检测2009~2017年75例接受索拉非尼或舒尼替尼治疗的肾透明细胞癌(clear cell renal cell carcinoma， ccRCC)组织中MCT1、MCT4的表达，探讨其与临床及病理指标以及预后之间的关系。结果：MCT1、MCT4的表达与年龄、肿瘤直径、肿瘤分期、Furmann分级、MSKCC无显著性差异(P > 0.05)。生存分析结果显示MCT1高表达与总生存期OS (P = 0.023， HR = 0.14， 95%CI = 0.03~0.50)以及肿瘤无进展期PFS (P = 0.026， HR = 0.19， HR = 0.19， 95%CI = 0.07~0.54)显著相关。MCT4高表达与OS (P = 0.015， HR = 0.16， 95%CI = 0.04~0.56)和PFS (P = 0.03， HR = 0.29 95%CI = 0.12~0.73)显著有关。COX回归分析显示MCT4为独立预后因素，MCT4高表达与OS (P = 0.03， HR = 0.09， 95%CI = 0.12~0.82)和PFS (P = 0.047， HR = 0.35， 95%CI = 0.12~0.99)显著有关。MCT1表达水平与PFS相关(P = 0.014， HR = 0.26， 95%CI = 0.09~0.76)而与OS无显著相关(P = 0.79)。结论：MCT1和MCT4的表达水平与OS和PFS明显相关。肿瘤MCT1、MCT4表达水平是预测ccRCC或靶向治疗疗效预后的独立因素，因此MCT1和MCT4表达水平可能成为预测靶向治疗效果的新生物标记物。
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user: 1. 引言 肾透明细胞癌是一种高度血管化的肿瘤。近十年抗血管生成药物如舒尼替尼、索拉非尼等在晚期肾透明细胞癌治疗中取得了一定的临床效果 [ 1 ]。然而，就无进展生存期(PFS)和总生存率(OS)来评估治疗效果时，大多数治疗药物提供的姑息效益低于我们的预期，PFS和OS的反应率分别为70.6%和46.3% [ 2 ]。自从“Warburg”和“Reverse Warburg效应”被提出 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 以来，肿瘤的糖酵解供能方式越来越被重视。单羧酸转运蛋白(MCTs)主要负责乳酸的转运，在调节糖酵解和维持细胞微环境中的酸碱平衡起重要作用 [ 4 ]。因此，我们推测MCTs可通过促进糖酵解，从而削弱抗血管生成药物的作用。本研究旨在探讨单羧酸转运蛋白(MCT1，MCT4)的表达水平是否可以作为靶向治疗肾透明细胞癌的预后指标。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 一般材料 回顾性研究2010年6月至2015年6月无法手术切除的肾透明细胞癌(ccRCC)患者75例。所有患者均采用口服索拉非尼或舒尼替尼作为一线治疗方案，持续至病情进展或出现不能耐受的不良反应。排除标准：接受肿瘤手术治疗病人；年龄大于70岁，合并有其他类型肿瘤；由于经济或个人主观原因自动放弃治疗；不规律服用药物；转移器官 ≥ 两处。临床参数包括年龄、性别、肿瘤大小(直径)、肿瘤分期、Furmann分级I/II/III)、MSKCC评分、PFS、OS (表1)。伦理符合“赫尔辛基宣言”和“青岛附属医院伦理委员会宣言”准则。 Table 1 Clinical data and expression levels of MCT1 and MCT4 in patient receiving targeted therapy (n = 75 临床资料 例数(n) MCT1 (低) MCT1 (高) P MCT4 (低) MCT4 (高) P 性别 0.38 0.22 男 41 (54.7%) 25 (60.9%) 16 (39.1%) 27 (65.9%) 14 (34.1%) 女 34 (45.3%) 22 (64.7%) 12 (35.3%) 23 (67.6%) 11 (32.4%) 年龄(年) 56.5 ± 10 55.7 ± 9.7 57.7 ± 10.6 0.46 56.1 ± 8.6 56.9 ± 11.5 0.76 肿瘤直径(cm) 10.4 ± 3.3 9.6 ± 2.8 11.8 ± 3.7 0.22 9.7 ± 2.7 11.2 ± 3.7 0.11 T 0.35 0.95 T1 0 0 0 0 0 T2 0 0 0 0 0 T3 8 (10.7%) 6 (75.0%) 2 (25.0%) 4 (50.0%) 4 (50.0%) T4 67 (89.3%) 45 (67.1%) 22 (32.9%) 34 (50.7%) 33 (49.3%) N 0.89 0.47 N0 18 (24%) 12 (66.7%) 6 (33.3%) 10 (55.6%) 8 (44.4) N (1~2) 57 (76%) 33 (57.9%) 24 (42.1%) 4 4 M 0.24 0.70 M0 49 (65%) 31 (63.2%) 18 (36.8%) 25 (51.0%) 24 (49.0%) M1 26 (35%) 12 (46.2% 14 (53.8%) 12 (46.2%) 14 (53.8%) Furmann分级 0.69 0.17 1 3 (4%) 2 (66.7) 1 (33.3%) 1 (33.3%) 2 (66.7) 2 17 (23%) 12 (70.6%) 5 (29.4%) 7 (41.2%) 10 (58.8%) 3 55 (73%) 31 (56.3%) 24 (43.6%) 31 (56.4%) 24 (43.6%) MSKCC评分 0.54 0.91 1 5 (7%) 3 (60.0%) 2 (40.0%) 3 (60.0%) 2 (40.0%) 2 15 (20%) 7 (46.7%) 8 (53.3%) 8 (53.3%) 7 (46.7%) 3 55 (73%) 14 (25.5%) 41 (74.5%) 28 (50.9%) 27 (49.1%) 表1. 接受靶向治疗患者的临床资料及MCT1、MCT4的表达水平(n = 75) 2.2. 组织芯片构建和免疫组织化学分析 肾癌标本在4%多聚甲醛溶液中固定过夜，然后石蜡包埋。采用Envision二步法，按照试剂盒说明书进行操作。抗MCT1、抗MCT4工作液浓度分别为1:100、1:200。 2.3. 统计学分析 显微镜下观察染色结果，进行统计学分析。三位病理科医生分别对同一视野进行了观察。MCT1、4的表达以半定量的方式解释。染色分级为0 (<5%染色细胞)、1 (<25%染色细胞)、2 (25%~50%染色细胞)和3 (>50%染色细胞)。MCT1和MCT4染色阳性细胞数<25%或≥25%者，染色评分为低或高 [ 5 ]。所有统计分析均使用SPSSWindowsVersion19.0 (IBM公司，纽约州阿蒙克)进行。定量数据用单因素方差分析、T检验进行分析。用Spearman检验、Mann-Whitney检验和Kruskal Wallis检验对分布中具有非正态分布的范畴变量和秩变量进行了比较。用Kaplan-Meier方法估计PFS和OS，Logrank进行统计学分析。COX回归模型用于评估各变量的预后意义。危险比(HRs)用95%置信区间表示。P值小于0.05的双尾试验被认为是有意义的。
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user: 3. 结果 3.1. 免疫组化结果 本组患者中男性41例(54.7%)，女性34例(45.3%)，年龄(55.49 ± 11.53)岁，随访时间(33.01 ± 14.01)个月。采用组织芯片免疫组织化学方法检测MCT1、MCT4在肿瘤组织中的表达。MCT1在肿瘤细胞胞浆中表达。MCT4呈膜性染色(图1，图2)。表1是接受靶向治疗患者的临床资料及MCT1、MCT4表达水平(n = 75)的结果。结果显示：在全部ccRCC患者(n = 150)和TT患者(n = 28)中，与MCT1或MCT4低表达或高表达相比，年龄、肿瘤直径、肿瘤分期、Furmann病理分级和MSKCC均无显著性差异(P > 0.05)。MCT1和MCT4在ccRCC细胞中的表达趋势一致(R = 0.55， P < 0.01)。 图1. MCT1免疫组化半定量检测结果。染色评分为0，1，2，3 图2. MCT4免疫组化半定量检测结果。染色评分为0，1，2，3 3.2. ccRCC患者的生存分析 全部ccRCC患者的生存分析(n = 75)：对免疫组织芯片结果进行评估后，进行Kaplan-Meier分析(图3)。 图3. (A) MCT1表达水平与PFS (P = 0.026， HR = 0.19， 95%CI = 0.07~0.54)显著相关；(B) MCT1表达水平与OS (P = 0.023， HR = 0.14， 95%CI = 0.03~0.50)显著相关；(C) MCT4表达水平与PFS (P = 0.03， HR = 0.29， 95%CI = 0.12~0.74)显著相关；(D) MCT4表达水平与OS (P = 0.015， HR = 0.16， 95%CI = 0.05~0.56)显著相关 MCT1低表达45例(60.0%)，高表达30例(40.0%)，总生存率MCT1低表达患者为100%，而高表达患者为54.6% (P<0.001)。MCT1表达增加与OS (P = 0.023， HR=0.14， 95%CI = 0.03~0.50)以及肿瘤无进展期PFS (P = 0.026， HR = 0.19， 95%CI = 0.07~0.54)显著相关。MCT1高表达患者的OS中位生存期为48个月，PFS中位期为47个月。COX回归分析显示MCT1表达水平与PFS相关(P = 0.014， HR = 0.26， 95%CI， 0.09~0.76)而与OS无显著相关(P = 0.79)。 MCT4低表达44例(59%)，高表达31例(41%)，总生存率MCT4低表达患者为96.4%，而高表达患者为66.7% (P = 0.005)。MCT4表达水平与OS (P = 0.015， HR = 0.16， 95%CI = 0.05~0.56)以及PFS (P = 0.03， HR = 0.29， 95%CI = 0.12~0.74)显著相关。MCT4高表达的中位OS为53个月，PSF中位期为48个月。COX回归分析显示，MCT4表达水平与OS (P = 0.031， HR = 0.10， 95%CI =0.13~0.81)和PFS (P = 0.047， HR = 0.35， 95%CI为0.12~0.99)显著相关。
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user: 4. 讨论 肾肿瘤靶向药物如舒尼替尼和索拉非尼可以阻断酪氨酸激酶或与血管内皮生长因子(VEGF)配体结合，从而抑制肿瘤血管生成。在105例转移性透明细胞癌患者的舒尼替尼II期试验中，客观缓解率(ORR)仅为34% [ 4 ]。从一项随机的舒尼替尼III期研究中，PFS仅为11个月，OS为26.4个月。PFS和OS的反应率分别为70.6%和46.3% [ 3 ] [ 6 ]。从一线药物到第三线药物的所有靶向治疗都显示了相似的结果，这意味着只有一部分晚期肾癌患者面临着一系列副作用的风险而中从中获益 [ 7 ] [ 8 ]。然而，到目前为止，在大多数肾癌临床试验和研究中，患者的选择完全是基于资格标准，包括患者状态、肿瘤概况，副作用耐受等 [ 9 ]。根据我们目前的数据，医生们很难为患者提供一些预后信息。 单羧酸转运蛋白(MCT)是单羧酸转运蛋白家族，由SLC16A家族编码的14种跨膜蛋白组成。MCTs的两个成员MCT1和MCT4是重要的单羧酸转运蛋白，负责丙酮酸、L-乳酸和酮体细胞膜间转运。MCT高表达与肿瘤的侵袭性和预后有关 [ 9 ] [ 10 ]，MCT1和MCT4在胃癌、口腔癌、大肠癌、宫颈癌、前列腺癌、乳腺癌和胶质母细胞瘤中均呈高表达，并与肿瘤预后有关 [ 2 ] [ 9 ] [ 11 ] [ 12 ]。MCT作为肾癌的生物标记物和预后因子，已引起人们的广泛关注和研究。我们采用组织芯片法对晚期肾癌瘤组织中MCT1和MCT4的表达进行分析，并将其表达水平与靶向药物治疗后的临床效果进行分析，结果发现MCT1表达水平与PFS显著相关，MCT4表达水平与OS和PFS均显著相关。虽然我们在COX回归分析总并未发现MCT1与OS的相关性，但从Kaplan生存分析结果存在明显统计学差异，这可能是影响整体生存的因素复杂，也可能是样本量过小所致。但无论如何，MCT1和MCT4显示对靶向治疗的肾癌患者的预后具有明显的预测作用。显然转移对于靶向治疗的预后至关重要，我们下一步应重点放在对于转移患者MCT表达与靶向药物治疗预后之间的关系研究上。 MCT1和MCT4抑制剂可能具有抗代谢、抗血管生成和抗迁移作用，从而抑制肿瘤生长，并有可能使肿瘤进展到转移状态 [ 13 ]。Ar-C155858为高效MCT1/2抑制剂 [ 14 ]，AZD3965为第二代MCT1/2抑制剂 [ 15 ]。7ACC2是主要的化合物，最近被发现能选择性地抑制表达MCT1和MCT4的癌细胞对乳酸的摄取。因此，明确MCT1、MCT4和ccRCC的相关性，可能为ccRCC的靶向治疗开辟一条新的途径。
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user: 5. 结论 MCT1和MCT4的表达水平与肾癌靶向治疗的生存率、总生存期和无进展生存期明显相关。肿瘤MCT1、MCT4表达水平是预测ccRCC或靶向治疗疗效预后的独立因素，因此MCT1和MCT4表达水平可能成为预测靶向治疗效果的新生物标记物。
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user: 摘要 高维数据的变量选择一直是统计学领域的热门研究方向。本文研究SICA罚估计在线性模型变量选择中的应用，结合LLA (Local linear approximation)和坐标下降算法给出一种有效的迭代算法，并提出BIC准则选择正则化参数。实际数据的分析表明，与其他变量选择方法相比较，SICA方法在参数估计精度和变量选择方面具有较好的表现。
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user: 1. 引言 在统计建模的过程中，我们总是希望筛选出对响应变量影响较强的变量，剔除没有影响或影响较弱的变量。但面对一些高维数据，往往存在维数灾难(curse of dimension)的现象，即数据的维数要远远多于样本量的大小。这对传统的模型选择方法提出了巨大的挑战。 早在1970年，Hoerl和Kennard提出岭回归 [ 1 ]，是对最小二乘估计的改进。岭回归通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。但岭回归不具有变量选择的功能，近年来，统计学家门提出过一系列变量选择的方法 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。1996年，受NG (Nonnegative Garrot) [ 5 ] [ 6 ] 方法的启发，Robert Tibshirani首次提出LASSO方法 [ 7 ]。该方法是岭回归的一种特殊形式。它通过构造一个惩罚函数来压缩一些回归系数，即强制系数绝对值之和小于某个固定值；同时设定一些回归系数为零，以此达到变量选择的目的。但LASSO估计是有偏估计，2001年，Fan和Li [ 8 ] 提出SCAD方法，并理论上证明了SCAD罚估计具有Oracle性质。此后，2010年，Zhang提出MCP估计 [ 9 ]，也是一种近似无偏估计。 2009年，Lv and Fan提出了一种新的罚函数估计方法——SICA罚 [ 10 ] 用于变量选择和参数估计。本文针对线性模型，研究基于SICA罚的变量选择，结合LLA和坐标下降提出一种迭代算法，并提出BIC准则选择正则化参数。最后通过对实际数据分析，与其他方法进行比较。
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user: 2. SICA罚估计原理 考虑线性模型 y = X β + ε (1) 其中，y为 n × 1 的响应变量；X为 n × p 设计阵； β = ( β 1 ， β 2 ， ⋯ ， β p ) ，为 p × 1 维未知参数向量； ε 为 n × 1 独立同分布随机误差向量，均值为0，方差为 δ 2 。 基于模型(1)的SICA惩罚最小二乘定义如下： Q ( n ) ( β ) = 1 2 n ‖ y − X β ‖ 2 + ∑ j = 1 p p λ ， τ ( | β j | ) (2) 其中 p λ ， τ ( | β j | ) = λ ( τ + 1 ) | β j | | β j | + τ (3) 为SICA惩罚函数， λ ， τ 为正则化参数。 λ 控制罚函数的惩罚力度， τ 控制罚函数的凹凸度。当取 λ = 1 ， τ 分别取0.01，0.05，0.1，绘制SICA罚函数图像如图1所示。由图可见 τ 的取值越小，SICA罚越趋近于L0罚。 图1. SICA罚函数 对上述(2)式求极小值，得到SICA惩罚最小二乘估计 β ^ = arg min β Q n ( β ) 。记 β ⌢ = { β ⌢ j ; j = 1 ， ⋯ ， p } 。极小化 Q n ( β ) 的结果使一些系数为0，从而实现了保留对响应变量影响较大的变量，去除对响应变量影响较小的变量。所以我们可以通过对 Q n ( β ) 实施极小化同时达到系数估计和变量选择的效果。
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user: 3. SICA罚估计的算法及参数选择 3.1. 算法 在本文中使用局部一次逼近(LLA)方法来求解模型。对于固定正则化参数 λ ，LLA方法采用局部线性近似的方法估计 ∑ j = 1 p P α ( | β j | ) 。对于给定的初值 β 0 = ( β 1 0 ， ⋯ ， β p 0 ) T ，LLA将 ∑ j = 1 p p α ( | β j | ) 进行一阶泰勒展开： ∑ j = 1 p [ p λ ， τ ( | β j 0 | ) + p ′ λ ， τ ( | β j 0 | ( | β j | − | β j 0 | ) ) ] (4) 将上式带入SICA罚函数得到： 1 2 ‖ y − X β ‖ 2 + ∑ j = 1 p [ p λ ， τ ( | β j ( 0 ) | ) + p ′ λ ， τ ( | β j ( 0 ) | ( | β j | − | β j 0 | ) ) ] (5) 其中 p λ ， τ ( | β j | ) = λ ( τ + 1 ) | β j | | β j | + τ ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， p 。上式其实是一种加权LASSO模型，然后采用坐标下降算法求最小值即得到各参数的值，模型得以求解。 3.2. 正则化参数选择 使用SICA方法时要确定参数 λ 和 τ 。对于参数 τ 可以直接取0.01，相当于SCAD中取a = 3.7 [ 11 ]。所以我们只需要固定 τ = 0.01 ，选取适当的参数 λ 即可。AIC准则 [ 12 ]，GCV准则 [ 13 ] 是常用的参数选择方法，但其不具有一致性，易发生过拟合的现象。BIC准则没有这一缺点，所以本文提出基于BIC准则的 的选取： BIC λ = log ‖ y − X β λ ‖ 2 2 n − k + d f λ n log ( n ) (6) 其中 d f λ 为广义自由度： d f λ = t r { X ( X ′ X + n ∑ λ ) − 1 X } 其中 ∑ λ = d i a g ( p ′ λ ( | β ⌢ λ 1 | ) / | β ⌢ λ 1 | ， ⋯ ， p ′ λ ( | β ⌢ λ k | ) / | β ⌢ λ k | ) ，k为模型中非零参数个数，n为样本数量，取 λ ⌢ = arg min λ ( BIC λ ) 。
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user: 4. 实际数据应用 实际数据分析 本文使用Python的Keras库中的数据集Boston_House，该数据集包含美国人口普查局收集的美国马萨诸塞州波士顿住房价格的有关信息，共506个样本，13个变量。通过多种方法对房价与各自变量之间建立回归模型。对数据的具体描述如下： X 1 代表犯罪率；X 2 代表住宅用地所占比例；X 3 代表非零售地区所占比例；X 4 代表是否在河边(0代表不是，1代表是)；X 5 代表一氧化氮浓度；X 6 代表平均每居民房数；X 7 代表建筑年龄；X 8 代表与市中心的距离；X 9 代表公路可达指数；X 10 代表物业税率；X 11 代表城镇师生比例；X 12 代表黑人比例；X 13 代表低收入人口所占比例。 首先将数据以7:3的比例划分为训练集与测试集。分别采用经典最小二乘法，岭回归，LASSO回归，SICA方法对测试集进行回归建模，将所得模型运用于测试集做预测。从变量选择的效果与预测准确性来比较不同方法的优劣，准确性以MSE作为判断标准。 MSE称为均方误差(Mean Square Error)，是真实值与预测值的差值的平方然后求平均数，计算公式如下： MSE = 1 n ∑ i = 1 n ( y i − y ⌢ i ) 2 (7) 其中 y i 表示真实值， y ⌢ i 表示预测值。 SICA方法首先要确定参数 λ 的值，事先给定 λ 一个取值范围，查看不同 λ 下BIC的值，取使得BIC最小的 λ 为参数。BIC随着参数 λ 变化而变化的结果如图2所示： 图2. BIC变化曲线 可以看出BIC曲线呈现V型，说明已经找到使得BIC最小的 λ 值。模型拟合的系数和MSE如表1，表2所示： Table 1 MSE under different method 最小二乘 岭回归 LASSO 逐步回归 SICA MSE 45.0775 61.1200 96.5622 36.8327 44.9028 表1. 不同方法的MSE Table 2 Coefficient under different method 最小二乘 岭回归 LASSO 逐步回归 SICA X 1 0.4007 0.7135 0 0 0 X 2 2.6494 1.7956 0.8958 0.1033 2.5856 X 3 −2.2908 −1.2861 −0.3943 −0.2543 −2.4047 X 4 1.3066 1.1989 0.1809 3.6142 1.3564 X 5 2.2435 0.2506 0 0 0 X 6 5.7128 1.1778 0 0 6.4960 X 7 2.0795 0.3829 0 0 2.2103 X 8 −10.0440 −6.9809 −3.4737 −1.8660 −9.8784 X 9 −1.2864 0.7831 0 0.0334 0 X 1 0 −0.9701 −1.6955 0 −0.0073 0 X 1 1 0.1385 0.0590 0 0 0 X 1 2 10.2976 1.1828 2.6773 0.0099 9.8597 X 1 3 −8.7597 −4.3576 −9.4379 −0.7102 −8.6776 表2. 不同方法的变量系数 SICA方法剔除了5个变量，并且所得模型预测结果的MSE较小。这说明相对于最小二乘回归和岭回归，SICA方法准确的剔除了对因变量影响较小的因素，保留了影响较大的因素。LASSO方法虽然剔除了更多的变量，但是MSE却是最大的，说明剔除了应该保留的变量，变量选择的能力上不如SICA方法。逐步回归方法剔除了5个变量，MSE也小于SICA方法，说明对于这份数据，逐步回归的变量选择与模型预测优于SICA方法。综上，SICA方法无论是变量的选择还是模型的预测精度都优于大部分的传统方法。
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user: 5. 结论 本文讨论了SICA方法在线性模型的变量选择和参数估计中的应用。通过对实际数据的分析，可以发现相对于大部分的传统方法，本文提出的SCIA方法有更强的变量选择能力，对参数的估计具有更高的精度。
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user: 摘要 随着国家大力推进生态文明建设，梯级水库调度中发电和生态效益之间的矛盾亟需得到协调。以清江梯级水库为研究对象，以最小下泄流量为参照，分别考虑清江最小和适宜生态流量，建立基于高斯径向基函数的梯级水库多目标调度模型，采用 NSGA-II算法求解，从水库优化调度的角度对水文学方法计算得出的生态流量进行适用性讨论。结果表明：基于高斯径向基函数的调度规则具有较好的优化效果，考虑生态效益会在一定程度上降低发电效益，且随着生态要求的增加，发电和生态效益之间的矛盾更加明显；最小生态流量比适宜生态流量更适用于清江梯级水库的生态调度；采用优化调度结果对最小生态流量进行修正，可以在保持Tennant法流量状况评价的基础上降低生态缺水量。