DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 谱聚类算法及分析 2.1. 谱聚类 谱聚类是一种基于图论的聚类方法，目的是将聚类转化为图分割。基于图论的最佳划分标准：最大化位于同一子图中的样本点之间的相似度，并且最小化位于不同子图中的样本点之间的相似度。谱聚类可以大致分为以下步骤：第一步：预处理构造表示数据集的图形和相似矩阵。(计算度矩阵D，度矩阵是对角矩阵，其元素是点的度数。)第二步：谱表达，根据相似矩阵，得到相应的正则化或不规则拉普拉斯矩阵，计算L的第一个特征向量。通过拉普拉斯矩阵的特征分解，得到特征值及其对应的特征向量。第三步：选择特征向量以形成特征空间，并通过聚类算法(例如K-means算法)将特征空间离散化(可以在最后阶段使用除k-means之外的简单算法，例如simple linkage，k-lines，elongated k-means，混合模型等)最后获得聚类结果。 从图的划分角度来看，谱聚类根据所使用的划分标准将算法分为两类，即2-way谱聚类和k-way谱聚类。2-way谱聚类：Perona和Freeman提出的PF [ 19 ]，它是最简单的迭代2路分区算法，提出与相似矩阵W的第一特征向量聚类。Shiand Malik在2000年提出了SM方法 [ 12 ] SM算法对获得的拉普拉斯矩阵进行特征分解，并采用第二个小的特征向量(即Fiedler向量)进行聚类。在Fiedler向量中大于某个值的数据点属于一个类别，小于某个值的数据点属于另一个类别。Scott等人提出了SLH重定位方法 [ 20 ]。 Ding等人提出了Mcut方法 [ 21 ]，Mcut算法可以产生更加均衡的分区结果，尤其是当类之间的重叠很大时，效果更加明显。近年来，已经发现使用更多特征向量并直接计算k-way分割会得到更好的聚类结果 [ 22 ] [ 23 ]。NJW算法通常被称为最经典的多向谱聚类算法，由Ng等人 [ 13 ] 提出，该算法直接选择与Laplacian矩阵的前k个特征值相对应的特征向量进行正则化。MS方法是由Meila等人 [ 24 ] 提出的，Meila将相似性解释为马尔可夫链中的随机游动，并分析了该随机游动的概率传递矩阵。 2.2. 相似度矩阵 给定数据集 { x i } i = 1 n ， x i ∈ R d 其中d是每个点的维数。我们首先将这些数据点映射到无向图 G = ( V ， E ) ，可以得到一个 n × n 矩阵W表示整个无向图，其元素W ij 表示边缘权重且 W I J = W J I ，表示两个顶点之间的相似性。构造相似矩阵的大多数方法都是数据集的稀疏表示，并且具有计算优势。以下是一些构建方法：ε-邻图，k最近邻图和完全连通图。一般通常使用全连接图的方法但这种构造仅在相似度函数对局部邻域建模时才有用。选择相似度函数会极大影响之后谱聚类的结果。点的特征在于它们的成对相似性，即与每对点 ( x i ， x j ) 相关联的是相似度值 f ( d ( x i ， x j ) ; θ ) 。相似性矩阵 W ∈ R n × n 由项w ij 组成，这些项可以是：余弦型，模糊型，高斯类型。在大多数情况下选择高斯核函数，而其他相似性(例如余弦相似性)用于特定应用。最初提出相似矩阵的特征向量用于划分数据是由Donath等人提出 [ 9 ]。Fiedler发现相似矩阵的第二特征向量可以将数据分为两个簇 [ 10 ]，Hagen和Kahng在1992年提出的“比率削减”在最小化类之间的相似性时引入了类尺度平均项，并建立了基于矩阵谱分析 [ 11 ]，之后，学者们也提出了许多构建相似度矩阵的方法。R. Liu等。提出的FLR-MRW方法假定正则矩阵通过对正则矩阵的核规范项进行正则化来假设其亲和度较低 [ 25 ]。BD-LRR关注子空间聚类的相似度矩阵的构建 [ 14 ]。提出了局部密度自适应相似度测量的频谱聚类SC-DA方法 [ 18 ]。 [ 26 ] 提出了一种基于邻域传播在谱聚类中构造亲和度矩阵的方法。 [ 27 ] 提出了一种基于模糊的学习算法，用于AFSSC谱聚类。 2.3. 本征间隙 理想情况下，能否在相似度矩阵中反映相互分离的k个数据集的间隔，应该使该阵对角线上分布k个全1分块矩阵，其余位置都为0。实际上，构造这样的亲和力矩阵是困难的。通过矩阵扰动理论已知，实际相似度矩阵对角线上的块矩阵元素不全为1，块对角矩阵外的元素也不全为0。而分别是全1矩阵加上一个负的扰动量和一个正扰动量。根据矩阵摄动理论，由相似度矩阵得到的拉普拉斯矩阵的第k个和第k + 1个特征值之间的差称之为本征间隙(Eigengap)，本征间隙越大，选取的k个特征向量所构成的子空间就越稳定 [ 15 ]。 在线性代数中，线性算子的特征是两个连续特征值之间的差异，其中特征值以升序排序。在谱聚类中，eigengap通常称为谱间隙：(以钱德勒·戴维斯(Chandler Davis)和威廉·卡汉(William Kahan)的名字命名的戴维斯·卡汉定理，用eigengap表示算子的本征空间在扰动下如何变化。块对角相似度矩阵矩阵和实感矩阵也由eigengap确定，eigengap越大，由k个特征向量稳定形成的子空间就越多 [ 15 ] [ 28 ]。 [ 29 ] 基于eigengap和正交特征向量提出了自适应谱聚类。
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user: 4. 实验 在本节中，我们显示了所提出的模型KRNA与一些模型(例如K均值，广泛使用的NJW谱聚类(SC)、模糊聚类FCM，SCMSA算法的结果。显示并列出了实验结果。表1有6个数据集，其中4个来自UCI [ 33 ]，两个来自人工数据集和Mnist数据集。 4.1. 数据集 Iris数据集包含3个类别，每个类别有50个实例，具有4个属性，其中每个类别都表示一种Iris植物。Wine数据集包含三种葡萄酒中178种样品中每种的13种成分的数量。Soybean数据集有47个样本，35个属性和7个类别。Seeds数据集具有210个样本，7个属性和3个类别。Two circles的人工数据集在两个圆圈中具有420个样本，在两个类别中具有三个属性。Boat数据集包含100个样本，2个属性和3个类别。这两个人工数据集包含两种类型的样本，即中等密度密集区域和周围稀疏区域。MNIST手写数字数据库的训练集为60，000个示例，测试集为10，000个示例，784个属性和10个类别用来验证算法不仅对密度均匀的数据集聚类有效，而且对于密度分布不均匀的数据集聚类也有效。标准数据集用于进一步检查算法的有效性和泛化能力。 Table 1 Benchmark dataset 数据集 样本数 属性个数 类别 Iris 150 4 3 Wine 178 13 3 Soybean 47 35 7 Seeds 210 7 3 Two circles 420 3 2 Boat 100 2 3 MNIST 60000 784 10 表1. 实验数据集 4.2. 聚类评价指标 4.2.1. NMI 本文使用称为标准化互信息(NMI)的外部索引。NMI是使用最广泛的外部有效性指标之一 [ 34 ] [ 35 ]。它用于度量通过聚类方法获得的聚类标签与基础类标签之间的相似度。两个随机向量X和Y之间的互信息为： N M I = I ( H ， Y ) H ( X ) H ( Y ) (18) 其中 I ( X ， Y ) 是X和Y之间的互信息， H ( X ) 和 H ( Y ) 分别是X和Y的熵。具体可以表示为： N M I = ∑ k = 1 C ∑ m = 1 C n k ， m log ( n × n k ， m n k n ^ m ) ( ∑ k = 1 C n k log n k n ) ( ∑ m = 1 C n ^ m log n ^ m n ) (19) 其中 n k 表示C k 类中的元素数， n ^ m 表示属于第m类的元素数， n k ， m 表示C类与第m类之间的相交数。上述公式计算的结果越大，聚类效果越好。 4.3. 实验总结分析 4.3.1. 章节标题 在实验中，我们将模型与其他模型的性能进行了比较。表2显示了实验的各个聚类方法NMI在6个数据集(Iris，Wine，Soybean，Seeds，Two circles，Boat)上的结果。关于NMI评估指数，在大多数数据集上，我们的KNRS优于k-means，FCM，SC和SC-MSA。例如，在Wine数据集中，实验结果表明，我们的KNRS模型在基准数据集上实现了最先进的性能。尽管密度稀疏空间和稠密空间如Boat数据集，对谱聚类方法提出了一些挑战，但KNRS方法的性能还是分离的很准确。仅在“种子”数据集中，比SCMSA稍差一点。表2是对6个标准数据集的聚类结果。图2是由KNRS和实际获得的结果，和与SC聚类比较的真是结果。例如在Iris和Two circles数据集上，左边是KNRS的结果，右边是真实的标记效果。 图2. KNRS聚类在实验数据上的结果 Table 2 Results on datasets by NM 数据集 K-means FCM SC SCMSA KNRS Iris 0.7371 0.6551 0.7419 0.7016 0.7421 Wine 0.4286 0.4168 0.4149 0.4292 0.9106 Soybean 0.6758 0.7450 0.6942 0.7204 0.8489 Seeds 0.7025 0.6949 0.6655 0.8984 0.6949 Two circles 0.3405 0.6381 0.5405 0.8863 1 Boat 0.4500 0.5000 0.5405 0.8863 1 表2. 实验数据集NMI结果 MNIST是手写数字数据库如图3所示，对于那些想在真实数据上尝试学习和模式识别方法同时又在预处理和格式化上花费最少精力的人们来说，是一个很好的数据库。本文从MNIST的训练集中选择了500个图像中的150个属性进行实验。NMI对MNIST数据集的聚类结果总结在图4中。根据图4，我们可以看到KNRS方法优于其他比较方法。 图3. MNIST数据集 图4. 在数据集MNIST上的NMI结果 关于eigengap值的实验结果显示在图5中。SC-eigengap表示通过SC方法获得的eigengap值，KNRS-eigengap表示通过KNRS方法获得的eigengap值，large-eigengap表示增大的eigengap的值，由实验可知与SC方法相比，KNRS方法增加了eigengap。从图2和图5可以看出，KNRS的性能优于SC，KNRS可以使eigengap更大。图6展示出了使用SC和KNRS方法获得的eigengap值和NMI。在图中，我们可以清楚地看到eigengap和NMI的值增加，这意味着随着eigengap的增大，聚类效果确实会越来越好。 图5. KNRS和SC方法中6组数据集中本征间隙增大值结果 图6. 6组数据集上增大本征间隙对NMI影响的比较 谱聚类的一个关键步骤是为参数选择合适的值。为了观察参数选择对聚类结果的影响，我们在人工数据集Boat上测试了KNRS的性能。图7描绘了参数 δ 从(0.1，0.2，0.4，0.8，1)和参数k从(1，3，5，7，9，10，13，15，16，17，18，19，20，21)以及在Boat上的聚类结果的相应精度值。如图7所示，随着k的增长，聚类效应变得更好，并且在达到最佳效应后趋于稳定。这表明我们的算法对参数是稳定的。结果如图7所示。从这个图可以看出，KNRS对参数不敏感。 图7. 在不同的δ = 0.1， 0.2， 0.4， 0.8， 1与k = 1， 3， 5， 7， 9， 10， 13， 15， 16， 17， 18， 19， 20， 21值下KNRS聚类结果
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user: 5. 总结 在本文中，我们提出了一种新的基于k邻域关系构建相似矩阵方法而非传统的用k近邻图或者全连接图构建，经证明确实可以得到具有较大eigengap的拉普拉斯矩阵，从而提升谱聚类效果。我们的新方法中，考虑数据的k邻域分布，该模型可以方便，准确地发现数据集中包含的密度信息。可以反映数据的内在结构。关于聚类结果，eigengap变得更大，因此矩阵分区稳定。无论密度稀疏空间还是稠密空间，KNRS都具有良好的性能，KNRS方法的性能优于其他方法，并且可以更准确地聚类，和提高eigengap。由实验可以看出我们提出的KNRS方法，在七个基准数据集上的实验表明该模型表现良好。我们观察到，所提出的方法明显优于其他一些最新方法。将来，我们计划在其他条件下应用KNRS，并持续完善这个模型。
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user: 摘 要 以高强细晶粒钢筋和纤维增强水泥基复合材料人防框架梁为研究对象，基于软化桁架理论，构造水泥基材材料软化特征下的本构模型，应用条带法编制非线性计算程序，计算不同截面、水泥基材强度、钢筋强度和配筋率下人防框架梁斜截面受剪承载力大小，计算结果表明：随着梁截面的增大、水泥基材强度和钢筋强度的提高，受剪承载力基本呈线性增长，但钢筋强度但超过700 MPa后受剪承载力增长减缓，水泥基材强度与钢筋强度的匹配性，影响整体受剪承载力。 关键词 :软化桁架理论，人防框架梁，条带法，受剪承载力 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 影响混凝土构件受剪强度的因素众多，其破坏形态复杂，对于承受冲击荷载的防护结构构件更是如此。高强细晶粒钢筋是一种强度高、延性好的新型钢筋。纤维增强水泥基复合材料(Fiber Reinforced Cementitious Composite，简称FRCC)是一种由金属或非金属纤维增强水泥和其他基材的复合材料，其抗拉、抗压、抗折强度以及抗裂性能较普通混凝土有明显的提高，用高强细晶粒钢筋增强FRCC，可形成一种新型的配筋水泥基结构 [ 1 ]，研究其受剪承载能力，有较为重要的意义。国内外提出的钢筋混凝土结构剪切破坏分析方法较多，由Thomas T.C. Hsu、Mo Y.J和Mau S.T等建立的“软化桁架理论”属于非线性有限元分析法的一种，随着计算机编程技术的发展而出现，对于一般线性构件的受剪承载力分析略显复杂，但对于由新型材料组成的构件分析仍然具有一定的应用价值。
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user: 3. 软化桁架理论模型计算 分析以上各个方程，模型中基本方程的12个独立方程有：① 3个平衡方程；② 3个协调方程；③ 6个本构方程；共有12个未知变量，这些未知变量中，有7个应力(σ x 、σ y 、τ xy 、σ n 、σ t 、σ sx 、σ sy )，5个应变(ε x 、ε y 、ε n 、ε t 、γ xy )，以及角度α。再根据由外荷载得出的三个补充方程(6)、(8)、(10)与(σ x 、σ y 、τ xy )三个变量的相关性，剪力大小可由下式表达： Q = { { ψ f c p [ α 1 ξ + ( 3 − 2 α 1 ) ξ 2 + ( α 1 − 2 ) ξ 3 ] − f t p ( α 0 + α 1 ξ + α 6 ξ 6 ) } sin α cos α b h 0     ε ≤ ψ ε 0 ( ψ f c p ξ α 2 ( ξ − 1 ) 2 + ξ − f t p ξ α t ( ξ − 1 ) β + ξ ) sin α cos α b h 0                     ε > ψ ε 0 (11) 要计算出构件的受剪承载力，式(11)必须确定未知量主拉应变ε t 、“水泥基材斜压杆”角度α。进行构件受剪的全过程分析时，将主拉应变ε t 和角度α代入平衡方程、材料的应力应变关系和变形协调方程，不断迭代计算出截面所能承受的最大剪力，采用计算软件编制基于软化桁架理论的人防框架梁斜截面受剪全过程分析的计算程序如下： ① 每次取主压应力 ε n : = ε n + Δ ε n ； ② 假定ε t 值； ③ 根据 ψ = 0.9 ( 1 + 400 ε t ) − 0.5 ，求软化系数ψ； ④ 由本构关系求出σ n 、σ t ； ⑤ 计算α； ⑥ 由σ n 、σ t 、α根据平衡方程解出τ xy ； ⑦ 将每次计算的内力求和判断是否满足平衡条件； ⑧ 如不满足，修改假定的ε t ，重复③到⑦； ⑨ 由τ xy ，根据截面宽度及高度解出Q； ⑩ 重复①到⑨。 计算程序流程图如图3。计算时，给定一个初值ε n (比如ε n = 0.0005)，以迭代法求出相应的ε t ，并求得一个相应的截面剪力Q。以0.0005为增量，改变ε n ，又可算出另一个相应的剪力Q。直到水泥基材最后受压破坏，或者钢筋屈服。对每个ε n 可以求解剪力Q以及其它的未知变量，这样就可以模拟构件受力的全过程。在一系列剪力Q中，最大者即为极限受剪承载力。 依据上述程序框图，可利用MATLAB编程，通过计算机进行计算，分析水泥基材强度、钢筋强度、配筋率及截面关系变化对人防框架梁受剪承载力的影响。 试件计算表格(表1)共分为5组，A组：仅改变梁截面；B组：仅改变水泥基材强度；C组：仅改变钢筋强度；D组，仅改变纵筋配筋率，E组，仅改变箍筋配筋率，F组为剪跨比，由于剪跨比和加载方式、截面高度相关，对受剪承载力的影响和普通钢筋混凝土构件一致，此次计算不再单独列出。 从表1和图4可以看出： 1) 人防框架梁的受剪承载力随着梁截面的增大基本呈线性增长，但随着剪跨比增大，其提高作用相对减小。 2) 人防框架梁的受剪承载力随着水泥基材强度的提高而增大，与f c 或f t 近似呈线性关系。 3) 和水泥基材强度的提高类似，人防框架梁的受剪承载力同样随着钢筋强度的提高而增大，但超过700 MPa后增长减缓，此时钢筋强度的计算值过高，和水泥基材强度已不匹配，影响到整个截面受剪承载力。 4) 箍筋对人防框架梁的受剪承载力有明显的提高作用，且两者具有线性关系，但剪跨比不同，配箍率对抗剪承载力的提高作用也稍有不同。 5) 在此次计算中，人防框架梁的受剪承载力随着纵筋配筋率的增大呈现出线性增长的趋势。由于剪切破坏的应力状态复杂，裂缝开展的多样性和不确定性，出于偏安全的考虑，现有设计方法一般不考虑纵筋对受剪承载力的影响，对于人防框架梁，纵向钢筋在构件受剪设计中的作用值得进一步研究。 图3. 程序框图 Table 1 Shear bearing capacity with different sectional， FRCC strength， bar strength and reinforcement rati A B C D E F b × h 0 (mm × mm) Q (kN) f C (N/mm 2 ) Q (kN) f y (N/mm 2 ) Q (kN) A sh /(bh 0 ) Q (kN) A sv /s Q (kN) M/(Qh 0 ) 150 × 250 153 30 136 215 144 1.0% 137 1.0 302 - 150 × 300 229 40 142 300 171 1.2% 165 1.2 332 - 150 × 350 394 50 166 335 204 1.4% 194 1.4 362 - 150 × 400 478 60 187 400 242 1.6% 218 1.6 392 - 200 × 250 201 70 192 500 302 1.8% 241 1.8 422 - 200 × 300 321 80 210 600 357 2.0% 270 2.0 452 - 200 × 350 390 90 231 700 417 2.2% 299 2.2 482 - 200 × 400 472 100 252 800 417 2.4% 320 2.4 512 - 表1. 人防框架梁受剪承载力与截面、水泥基材强度、钢筋强度及配筋率关系 图4. 不同参数下受剪承载力变化。(a) 水泥基材强度与受剪承载力关系；(b) 钢筋强度与受剪力承载力关系；(c) 纵筋配筋率与受剪力承载力关系；(d) 配箍率与受剪力承载力关系
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user: 4. 结论 本文构造水泥基材材料软化特征下的本构模型，应用条带法对高强细晶粒钢筋和纤维增强水泥基复合材料梁截面受剪承载力进行了理论计算，可以发现： 截面大小、水泥基材强度、钢筋强度及配筋率对受剪承载力都有一定影响，其中，截面大小、水泥基材强度和受剪承载力相关性较为明确，近似呈线性增长，在设计中可以通过增大截面或提高水泥基材强度加强受剪承载力；钢筋强度超过700 MPa后受剪承载力增长减缓，因此，超高强度钢筋在受剪设计中有一定限值；箍筋配筋率和纵筋配筋率提高，受剪承载力均有提高，但后者对受剪承载力的具体影响，还需要试验进一步验证。
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user: 摘 要 设计了一款交通锥自动回收及摆放的装置，该装置具有自动回收以及摆放交通锥的功能。抓取装置中交通锥的机械臂是重要组成部分，对机械臂进行运动学分析，在Adams中仿真分析机械臂末端执行器的轨迹路线，基于Matlab的蒙特卡罗法模拟机械臂可达工作空间，验证机械臂抓取可行性。 关键词 :机械臂，运动学分析，轨迹验证，可达工作空间 Copyright © 2020 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 随着汽车等代步工具的快速发展，高速公路及马路上的负担越来越重，人工养护 [ 1 ] 将投入更大的人力，而工人们在投放和回收交通锥的时候所面临的交通风险也越来越大 [ 2 ]。目前，国内摆放交通锥的方式有：人工摆放交通锥；在工程车的尾部摆放一个半自动化的装置经由人工摆放交通锥；在工程车行驶过程中让工作人员用自己的双手进行摆放和回收交通锥。在交通管制的时候需要在管制路段摆放交通锥来警示过往的行人及车辆，而摆放交通锥会花费大量的人力 [ 3 ]，这些通过人工手动摆放交通锥的方法首先会造成工作人员的人身安全难以保障，其次凭借工作人员经验摆放交通锥会造成交通锥摆放不整齐的问题，当车流量大的时候这类问题尤为突出。因此，社会上急需一种能够自动摆放和回收交通锥的装置 [ 4 ]。 2010年8月，山东省潍坊市的刘庆亮先生发明了“一种用于高速公路快速摆放锥形标的摆放机”。施工人员只需要在滑板上放交通锥让交通锥自动滑到指定位置，这项发明类似一个半自动化的装置，将其放在工程车的尾部，然而其摆放交通锥的整齐度难以保障。 2018年北京道路运输展期间，北京市首都公路发展集团有限公司展出了国内首款交通锥半自动化收放存储专用车，该装置只需要两个驾驶人员在车厢内进行操作 [ 5 ]，可以达到回收以及摆放交通锥的目的，基本实现了自动化。 上述摆放交通锥的装置仍然需要两个及以上的人来进行人工操作。与需要人工摆放的半自动化装置相比，能够实现自动回收及摆放交通锥的装置显然更具优势。本文设计出一种小型可通过货车运载的道路交通锥自动回收及摆放的装置。对装置中关键的机械臂进行理论分析，分析机械臂易出现危险截面的部分，以D-H齐次线性坐标法建立简图，运用运动学知识对机械臂进行运动学分析 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]，运用Adams仿真软件对机械臂抓手的轨迹进行仿真验证，最后基于Matlab用蒙特卡罗法模拟机械臂抓手可达空间。
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user: 2. 工作原理 阶段一：如图1(a)所示，机械臂利用滚珠丝杆升降机构升到指定高度，经过旋转和直线运动后所述机械臂的机械手到达指定位置，所述机械臂机械手外钩钩住了专用交通锥最外节的槽口。 阶段二：如图1(b)所示，机械手外钩钩住交通锥最外节的槽口，在所述机械臂滚珠丝杆升降机构的升降、所述机械臂大臂和小臂的旋转作用下位移到将要摆放的位置上方。 阶段三：如图1(c)所示，所述机械臂机械手外钩钩住交通锥最外节的槽口，所述机械臂滚珠丝杆升降机构向下降低，所述机械臂大臂同时向下摆动直到所述机械臂机械手完全将专用交通锥摆放到达指定地面。 阶段四：如图1(d)所示，所述机械臂机械手将专用交通锥摆放到地面之后，所述机械臂机械手内钩抓住专用交通锥交通锥环，滚珠丝杆升降机构上升，同时所述机械臂大臂向上摆动，直到所述机械臂机械手到达专用交通锥完全伸展状态时的高度，在这个过程中专用交通锥由于加重底盘的重力原因受到向下的力，达到伸展状态，当专用交通锥处于完全伸展状态时所述机械臂机械手内钩松开。这时一个专用交通锥的摆放工作完成。 图1. 所述装置工作流程图
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user: 2. 整体结构设计 2.1. 收集箱 收集箱长800 mm、宽600 mm、高610 mm。收集箱内部设计，包含四十个仿“鱼竿”式交通锥、机械臂和定位柱。收集箱立体示意图如下图2所示，内部布局图如下图3所示。 图2. 收集箱立体示意图 图3. 收集箱内部布局图 2.2. 交通锥 实现所述装置小型化，使装置易于运载携带。目前，交通锥的设计向着稳定型、缓冲型、多功能型以及提高警示效果型发展 [ 9 ]。本文设计一款可以伸缩的仿“鱼竿”式交通锥(如图4)，所述专用交通锥处于收缩状态时高度为6 cm (详见表1)，所述仿“鱼竿”式交通锥包含11节交通锥节；所述交通锥最外节包含加重的交通锥底盘，其中，在该节壁上开槽口(图5)，交通锥加重底盘起拉伸交通锥的作用，所述机械臂机械手外钩钩住槽口处；所述交通锥的顶部包含一个环(图6)，由机械臂的机械手内钩抓取环处；由此可以在收集箱横向摆2摞，纵向摆3摞，一共5摞，每摞8个交通锥，这样总数可以达40个交通锥。 2.3. 整体装配 运用Solidworks对所述装置装配(本文主要研究所述装置回收及摆放交通锥，所以其一体的小车只是设计了简易的模型)，整体装配图如图7所示。整个装置体积小于1 m 3 ，方便运载。 Table 1 Parameters of traffic cone cone diamete 节数 1 2 3 4 5 6 直径(mm) 13.5 31.1 47.4 64 80.8 97.4 节数 7 8 9 10 11 直径(mm) 114 131 147 164 181 表1. 交通锥锥节直径参数表 图4. 交通锥立体示意图((a) 图为伸展状态，(b) 图为压缩状态) 图5. 交通锥最外节(底盘)放大图 图6. 交通锥顶部节示意图 图7. 交通锥自动回收及摆放装置立体示意图
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user: 4. 机械臂仿真分析 4.1. 机械臂运动轨迹 将在Solidworks中建模完成后的机械臂保存为x_t格式文件，导入到Adams软件中，添加3个转动副和1个移动副，获取目标执行器坐标(交通锥在收集箱内的坐标位置)，将目标执行器坐标代入运动学逆解中求得各个关节处的转角。在Adams中设置各个关节转动副的转动方向，Adams中旋转副的转动方向遵循右手定则，利用 S t e p ( x ， x 0 ， h 0 ， x 1 ， h 1 ) 函数来控制仿真，其中x是时间的函数，x 0 ——自变量是Step函数的开始值，h 0 是Step函数的初始值，x 1 ——自变量是Step函数的结束值，h 1 是Step函数的最终值。得到机械臂在抓取收集箱中的交通锥时的轨迹，如图13所示，其中选取的轨迹参数如下： θ 1 = 75 ∘ ， θ 2 = 180 ∘ ， l 0 = 250   mm ，图13中可以看出机械臂抓手可以沿着平滑路线抓取交通锥。 图13. 机械抓手抓取交通锥时的轨迹图 图14. 机械臂抓手可达空间 4.2. 基于Matlab运用蒙特卡罗法模拟机械臂抓手可达空间 蒙特卡罗法 [ 19 ] 又称为随机抽样或者统计试验方法，它属于数学计算的一种方法。通过对机械臂实际工作环境的分析，结合第三章对机械臂的正运动学分析，选取关节旋转角度θ 1 、θ 2 的范围分别是0˚~160˚和0˚~240˚；连杆l 0 为滚珠丝杆滑轨长度，取20 mm~460 mm；连杆l 1 、l 2 长度为机械臂大臂、小臂长度360 mm、360 mm。在角度范围内选取100000个值代入第三章求出的运动学正解中，求出末端执行器位姿坐标，绘制空间散点图，即机械臂抓手可达空间图14。 收集箱的长800 mm、宽600 mm、高610 mm，实际交通锥在收集箱内的矩形分布空间会小于收集箱的矩形空间从图14中可见机械臂抓手可达空间可以完全覆盖收集箱的内部空间。
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user: 5. 总结 本文提出了一种用于危险路段的交通锥自动回收及摆放装置，构思设计了一种仿“鱼竿”式交通锥以及设计了一个2轴3自由度的机械臂。对机械臂机械手指进行有限元分析，验证机械臂抓手危险截面处符合设计要求。在机器人机构学以及数学理论的支撑下，建立D-H坐标系，对所述装置的机械臂进行正运动学分析和逆运动学分析。通过求解逆运动学解得到关节角，代入Adams中仿真，规划出机械臂抓手抓取交通锥时的轨迹，在Matlab中用蒙特卡罗法模拟绘制了机械臂抓手可达空间图，验证了机械臂装置的抓取可行性。该设计为道路交通锥的回收以及摆放装置提供了一种新型的方案，为之后的研究奠定了基础。
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user: 摘 要 本文利用凸体的Steiner对称化的性质，结合Minkowski加法刻画了一个双变量凸体算子，并研究了该算子的相关性质。给凸体关于给定的 R n 中的超平面H作Steiner对称可以得到一条很重要的性质，即设C和D是n维欧式空间 R n 中的两个凸体，有包含关系： s t H ( C + D ) ⊆ s t H C + s t H D 。该性质在利用Steiner对称化方法得到经典的Brunn-Minkowski不等式和经典的等周不等式的简洁证明中起到了关键作用。本文就是在该性质的基础之上刻画了双变量凸体算子 s t H ( ⋅ + ⋅ ) 及其性质。 关键词 :凸体，Steiner对称，Minkowski加法 Copyright © 2020 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 在凸几何分析中，一个更对称的凸体在许多情况下具有更好的几何或分析性质。因此，研究将凸体转化为更对称的凸体的对称化方法是非常有意义的，比如文献 [ 1 ] 中对Steiner，Minkowski，Schwarz和中心对称进行了研究。而在众多凸体的对称化方法中，Steiner对称化可能是解决凸几何领域中的问题最为强大的对称化方法，比如，利用Steiner对称化方法可以得到经典的Brunn-Minkowski不等式和经典的等周不等式的简洁证明 [ 2 ]，其他相关的应用可以查阅文献 [ 1 ] [ 3 ] - [ 9 ]。这是因为Steiner对称化方法具有很多优良性质，比如，保凸性、保体积性、表面积不增性、周长不增性等。在Brunn-Minkowski理论中，Minkowski加法是其重要的组成部分，比如经典的Brunn-Minkowski不等式就是建立在Minkowski加法的基础之上。 Steiner对称化关于Minkowski加法有一条非常重要的性质：设凸体 C ， D ∈ K n ，对于给定 R n 中的超平面H，有以下的包含关系(即命题2.1 ii))： s t H ( C + D ) ⊆ s t H C + s t H D ， 这条性质在利用Steiner对称化方法得到的经典的Brunn-Minkowski不等式和经典的等周不等式的简洁证明中都起到了至关重要的作用。本文就是以此为切入点，刻画了由该性质衍生出的双变量凸体算子 s t H ( ⋅ + ⋅ ) 及其相关性质，例如连续性、单调性等。 上述出现的概念和符号在下文中有详尽的说明。
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user: 2. 预备知识 本文首先回顾Steiner对称和Minkowski加法的定义和相关性质。我们以下的讨论基于n维实欧几里德向量空间 R n ，以o为原点， 〈 ⋅ ， ⋅ 〉 为欧几里得空间的标准内积， |   ⋅   | 为该内积诱导的范数。 设 K n 为 R n 上全体凸体(紧凸集)组成的集合(简称凸体空间)， C n 为 R n 上所有非空紧子集组成的集合(简称真凸体空间)，H为 R n 中的任意超平面。令 C ∈ K n ，则C关于超平面H的Steiner 对称化为 s t H C 的定义 [ 1 ] 为：对于每一条垂直于H的直线L，并且满足 C ∩ L ≠ ∅ ，将线段 C ∩ L 沿着L移动，直到 C ∩ L 的中点落在H上，这样得到的所有线段的并就是 s t H C 。显然， s t H C 关于超平面H(镜面)对称。 给定一个凸体 C ∈ K n ，我们给出一些刻画凸体的几何量的概念，直径 d i a m ( C ) = sup { | x − y | : x ， y ∈ C } ，外接圆半径 R ( C ) = inf { R ∈ R : x + R B n ⊇ C ， x ∈ C } ，内切圆半径 r ( C ) = sup { r ∈ R : x + r B n ⊆ C ， x ∈ C } 。其中 B n = B ( o ， 1 ) = { x ∈ R : | x | ≤ 1 } 为 R n 中的实心单位球。 下面我们列出有关Steiner对称的性质定理，这些性质会在后文的证明中用到。 命题 2.1 [ 2 ] 凸体 C ， D ∈ K n ，关于给定的超平面H的Steiner对称化具有以下的性质： i) s t H C ∈ K n ； ii) s t H ( C + D ) ⊆ s t H C + s t H D ； iii) 若 C ⊆ D ，则有 s t H C ⊆ s t H D ； iv) 映射 s t H : C n → C n 是连续的； v) d i a m ( s t H C ) ≤ d i a m ( C ) ； vi) R ( s t H C ) ≤ R ( C ) ； vii) r ( s t H C ) ≥ r ( C ) 。 现在叙述Minkowski加法的定义和性质。Minkowski加法和数乘的定义为： C + D = { x + y : x ∈ C ， y ∈ D } ， λ C = { λ x : x ∈ C } ， 其中 C ， D ∈ K n ， λ 为一个实数。设 x ∈ R n ，集合 x + D ( = { x + y : y ∈ D } ) 可以看作D沿向量x的平移，则Minkowski加法的另外一种定义： C + D = ∪ x ∈ C ( x + D ) = ∪ y ∈ D ( C + y ) . 下面我们列出有关Minkowski加法的性质定理，这些性质将在后文定理的证明中用到。 命题 2.2 [ 10 ] 关于集合的Minkowski加法有以下的性质： i) 若 C ， D ∈ K n ，则 C + D ∈ K n ； ii) Minkowski加法作为 C n × C n 到 C n 的映射是连续的； iii) 集合 K n 和 C n 关于Minkowski加法构成了交换半群，其单位元为{o}； iv) 集合 K n 满足消去律，即：若 C ， D ， K ∈ K n 并且 C + K = D + K ，则有 C = D ； v) 集合 K n 满足顺序消去律，即：若 C ， D ， K ∈ K n 并且 C + K ⊆ D + K ，则有 C ⊆ D ； vi) 若 C ∈ K n ， ∀ λ ， μ ∈ R 并且 λ ， μ ≥ 0 ，有 λ C + μ C = ( λ + μ ) C 。 命题 2.3设 C 1 ， C 2 ， D 1 ， D 2 ∈ C n ，并且满足 C 1 ⊆ C 2 ， D 1 ⊆ D 2 ，则有 C 1 + D 1 ⊆ C 2 + D 2 。
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user: 3. 主要结果 设 C ， D ∈ C n ，H为 R n 中给定的超平面，我们定义如下的算子： ϕ ( C ， D ) = s t H ( C + D ) ， 则 ϕ 为 C n × C n 到 C n 的双变量凸体算子。 定理 3.1在 ϕ ( ⋅ ， ⋅ ) 在 C n × C n 上是连续的。 证明 考虑 C n 中的收敛序列 { C n } ， { D n } 。假设当 n → ∞ 时，两个序列分别收敛于C、D，其中 C ， D ∈ C n 。由Minkowski加法的性质，即命题2.2 i)、ii)，我们可以得到当 n → ∞ 时，有 C n + D n → C + D 。结合Steiner 对称的连续性，即命题2.1 ii)，可得当 n → ∞ 时，有 s t H ( C n + D n ) → s t H ( C + D ) ，定理得证。 从上面的证明中，我们可以知道该双变量凸体算子 ϕ ( ⋅ ， ⋅ ) = s t H ( ⋅ + ⋅ ) 是具有连续性的，此外，我们也可以证明其同时具有单调性，即在 C n × C n 上是不减的。 定理 3.2设 C 1 ， C 2 ， D 1 ， D 2 ∈ C n ，并且满足 C 1 ⊆ C 2 ， D 1 ⊆ D 2 ，则有 s t H ( C 1 + D 1 ) ⊆ s t H ( C 2 + D 2 ) 。 证明由于 C 1 ， C 2 ， D 1 ， D 2 ∈ C n ，以及 C 1 ⊆ C 2 ， D 1 ⊆ D 2 ，根据Minkowski加法的性质，即命题2.2 i)和命题2.3，我们可以得到 C 1 + D 1 ， C 2 + D 2 ∈ C n ，并且 C 1 + D 1 ⊆ C 2 + D 2 。结合Steiner对称的性质，即命题2.1 iii)，可得： s t H ( C 1 + D 1 ) ⊆ s t H ( C 2 + D 2 ) ， 即定理得证。 我们要注意该算子不为线性算子，为此我们举出如下例子： 例3.1设 R 2 中的两个凸体 C = { ( x ， y ) ∈ R 2 : 0 ≤ x ≤ 1 ， 0 ≤ y ≤ 1 − x } ， D = { ( x ， y ) ∈ R 2 : 0 ≤ x ， y ≤ 1 } ，令 H = { ( x ， 0 ) ∈ R 2 : x ∈ R } ，我们可以证明 s t H ( λ C + D ) = λ s t H ( C + D ) ( λ 任意常数)不成立。为此我们可以只需证明当 λ = 2 时，该等式不成立。根据Steiner对称和Minkowski加法的定义，可得： s t H ( 2 C + D ) = { ( x ， y ) ∈ R 2 : y 2 ( x ) ≤ y ≤ y 1 ( x ) ， 0 ≤ x ≤ 3 } ，其中 y 1 ( x ) = { 3 2 ，   ​ ​               ​         0 ≤ x ≤ 1 − x 2 + 2 ，         1 ≤ x ≤ 3 y 2 ( x ) = { − 3 2 ，   ​ ​             0 ≤ x ≤ 1   x 2 − 2 ，         1 ≤ x ≤ 3 同样可得 2 s t H ( C + D ) = { ( x ， y ) ∈ R 2 : y ′ 2 ( x ) ≤ y ≤ y ′ 1 ( x ) ， 0 ≤ x ≤ 4 } ，其中 y ′ 1 ( x ) = { 2 ，   ​ ​                         0 ≤ x ≤ 2 − x 2 + 3 ，         2 < x ≤ 4 y ′ 2 ( x ) = { − 2 ，   ​ ​               0 ≤ x ≤ 2   x 2 − 3 ，         2 < x ≤ 4 显然， s t H ( 2 C + D ) ≠ 2 s t H ( C + D ) ，故而等式 s t H ( λ C + D ) = λ s t H ( C + D ) ( λ 任意常数)不成立，即该算子不为线性算子。 下面我们用一些几何量来进一步刻画该双变量凸体算子。 定理 3.3 设 C ， D ∈ C n ，则以下命题是成立的： i) d i a m ( s t H ( C + D ) ) ≤ d i a m ( C ) + d i a m ( D ) ； ii) R ( s t H ( C + D ) ) ≤ R ( C ) + R ( D ) ； iii) r ( s t H ( C + D ) ) ≥ r ( C ) + r ( D ) 。 证明 i) 由直径的定义可得： d i a m ( C + D ) = sup { | x 1 + y 1 − ( x 2 + y 2 ) | : x 1 ， x 2 ∈ C ， y 1 ， y 2 ∈ D } ≤ sup { | x 1 − x 2 | : x 1 ， x 2 ∈ C } + sup { | y 1 − y 2 | : y 1 ， y 2 ∈ D } = d i a m ( C ) + d i a m ( D ) ， 结合Steiner对称的性质，即命题2.1 v)可得： d i a m ( s t H ( C + D ) ) ≤ d i a m ( C + D ) ≤ d i a m ( C ) + d i a m ( D ) . ii) 由外接圆的定义，我们可设 x + R ( C ) B n ⊇ C ， y + R ( D ) B n ⊇ D ，其中 x ∈ C ， y ∈ D 。根据Minkowski 加法的性质，即命题2.3，可得： x + y + ( R ( C ) + R ( D ) ) B n ⊇ C + D . 进而 R ( C ) + R ( D ) ≥ R ( C + D ) 。结合Steiner对称的性质，即命题2.1 vi)可得： R ( s t H ( C + D ) ) ≤ R ( C + D ) ≤ R ( C ) + R ( D ) . iii) 由内切圆的定义，我们可设 x + r ( C ) ) B n ⊆ C ， y + r ( D ) B n ⊆ D ，其中 x ∈ C ， y ∈ D 。根据Minkowski 加法的性质，即命题2.3，可得： x + y + ( r ( C ) + r ( D ) ) B n ⊆ C + D . 进而 r ( C ) + r ( D ) ≤ r ( C + D ) 。结合Steiner对称的性质，即命题2.1 vii)可得： r ( s t H ( C + D ) ) ≥ r ( C + D ) ≥ r ( C ) + r ( D ) . 证毕。
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user: 4. 结语 本文在研究Steiner对称性质的基础之上，结合Minkowski加法，得到了一个双变量凸体算子 ，并对其性质展开研究。首先，我们证明了其具有连续性和单调性这样良好的代数性质；其次，我们用直径、内切圆和外接圆这些几何量去刻画该算子，也得到了相应的良好性质。
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user: 摘 要 营养学个性化是快速发展的研究方向，个性化营养对防治慢性病已经变成大众的迫切健康需求。利用组学大数据和整体分析的技术优势，近年来从蛋白组学、营养基因组学、肠道菌宏基因组学和营养代谢组学的诸多研究进展，给个性化营养发展提供了新思路和新手段。分析营养图谱结构可确立精准膳食、依据个体基因数据可选择健康膳食、调整个体饮食习惯及补充肠道菌而改变肠道菌生态以强化营养、对代谢特征物高通量分析而监管个人膳食营养等方面正在指导营养膳食实现个性化，结合网络分析、数据集成、智能整合和交互在线，使得个性化营养从算法和技术上日臻完善，实现个人健康营养快捷指导。营养学个性化需要在临床、行为学、心理学、计算机科学、生物学和营养学多专业全面合作，以提供精准性和系统性指导服务。 关键词 :营养，个性化，营养基因组，宏基因组，肠道菌群，代谢组学 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 大量研究表明，营养素的吸收、转运、转化、代谢方面在个体之间存在多方面差异，这些差异是人类相同饮食下而发生大量不同疾病的原因 [ 1 ]。个体对营养素的需求和固定膳食造成矛盾越来越明显，肥胖、2型糖尿病、非酒精性脂肪性肝病及其许多并发症呈全球性流行，数十亿人发病，国内“温饱型”、“高热量食品过剩型”饮食也导致慢性病高发，心脑血管疾病、代谢疾病成为高发重大疾病，“一刀切式”营养方式已经不适合健康需求，个性化的营养方式(Personalized Diet，个性化饮食)和疾病营养治疗模式成为当下重要研究方向。 基于大数据信息学和整体系统性研究，组学的应用让营养个性化能“量体裁衣”，改变了医学概念与医疗模式，同时让营养学作为对症疾病治疗的重要辅助。阐明个性化营养方式需要结合蛋白组学、个体营养基因组学、肠道菌群宏基因组学、个性化营养代谢学研究等大数据整合研究应用。
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user: 2. 蛋白组学和个性化营养 营养蛋白质组学利用蛋白质组学技术考察营养素的分子生物学特征，组成性蛋白质组学针对有关基因组或转录组数据，建立其蛋白质组或亚蛋白质组及其蛋白质组连锁群。把营养素和食物成分相关的蛋白质和小分子代谢物等进行定性、定量、定位，并对分子相互作用研究 [ 2 ]。能够检测到营养素对整个细胞、组织或系统及作用通路上所有已知的和未知的分子的影响，全面了解营养素的作用机制。蛋白组高通量多重分析 [ 3 ] 能测定粮食作物中关键营养素；通过构建营养蛋白质组数据库，满足营养相关疾病的个性化诊断与治疗，有助于个性化配方的开发，提出建议和进行补救。可应用于个体食品安全性、转基因食品检测和食品重组。 比较蛋白质组学可以了解人体营养素代谢与蛋白质表达的关系，从分子水平上发现大批可特异反映人体营养状况的生物学标志物，对人体营养状况评价。从机制探讨营养相关疾病的早发现、早诊断与早治疗。以重要过程或疾病为对象，进行重要生理、病理体系或过程的局部蛋白质组研究。如比较视黄醇缺乏组和视黄醇干预组大鼠血浆蛋白质组的变化。缺锌组与对照组的大鼠蛋白质在两组间出现差异性蛋白表达，了解锌缺乏时的认知神经损伤机制。目前在营养与食品安全采用蛋白芯片进行的研究已全面开展，发现营养相关疾病的防诊治的生物标志物以及营养素作用的新靶点。
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user: 3. 营养基因组学和个性化营养 相同的饮食营养对一些人是营养，对另外一些人可能无用甚至是毒素。这取决于个人自身的代谢基因组结构。代谢相关基因缺陷会引发疾病，果糖二磷酸醛缩酶B (ALDOB)基因突变的人吃水果导致肝脏损伤、肝癌发生。常染色体隐性遗传的脂肪酸长链3-羟基/辅酶A脱氢酶(LCHAD)基因突变导致酶缺乏会引起中长链脂肪酸沉积，对开始摄食的婴儿会致死，避免食用长链脂肪酸能让婴儿健康发育；该基因突变的胎儿在孕期引起母亲急性脂肪肝。肉碱/酰基肉碱移位酶(CACT)基因突变相似，婴儿饮食中减少长链脂肪酸的摄入可助其健康成长 [ 4 ]，表明饮食对人类健康的影响取决于人类个体的特定遗传结构。因此营养基因组学(Nutritional genomics，或Nutrigenomics)应运而生。 营养基因组学从基因水平研究营养对人体的影响。基因组研究在代谢相关疾病易感基因积累越多，对饮食与代谢间的联系则越清晰。常量钠盐摄入会使一些对钠敏感性更高的人有血压风险，喝咖啡会使分解咖啡因效率低的基因变异者增加患心脏病的风险。单基因疾病苯丙酮尿症(PKU)患者有苯丙氨酸羟化酶PAH基因突变，导致苯丙氨酸及其毒性代谢物的积累，引起神经和发育迟缓。单基因变异所致半乳糖血症不能代谢半乳糖，I、II和III型分别由半乳糖转化酶GALT，半乳糖激酶GALK1，半乳糖差向异构酶GALE三种基因突变引起 [ 4 ]。 慢性复杂疾病(如癌症，心血管疾病，肥胖症和2型糖尿病)则属于多基因相关，其诊断和分析就较为复杂。地中海饮食在谷胱甘肽S-转移酶1 (GST1)和N-乙酰转移酶2 (Nat2)基因SNP携带者中对预防乳腺癌风险有益处，涉及异生代谢途径 [ 5 ]。载脂蛋白APOA2 CC基因型的个体摄入富含高饱和脂肪饮食时更容易引起其BMI的增加。Wnt信号通路转录因子7类似物2基因(TCF7L2)多态性位点rs7903146 (C > T)与2型糖尿病有关。在2018名参与者进行的随机检验发现，地中海饮食降低了空腹血糖和血脂值，降低了TT纯合子个体的脑卒中发生。Pavlides等 [ 6 ] 在一项整合分析中重点分析了38种基因，这些基因包含目前关联明确的基因，在商业上已经用于营养基因组学检验，但也发现与这些基因部分关联或矛盾的结果 [ 6 ]。 NIH工作组侧重研究基因座和膳食间的相互作用，以探讨营养基因组中与体重关联的分子途径 [ 7 ]。肥胖相关的基因在脑组织表达导致对食物产生偏好的饮食行为差异，全基因组关联研究(GWAS)发现肥胖与常量营养素消耗有关，APOA2多态性和饱和脂肪摄入量存在联系。已确定大约100个与身体质量指数BMI相关基因位点，并通过修正进食行为可以初步针对这些位点产生体重调节作用 [ 8 ]。 对肥胖和亚健康严重中，重点关注的基因是肥胖基因FTO和黑皮质素4受体基因MC4R。FTO SNP rs9939609与较低能量摄入、及MC4R SNP rs17782313与较高能量摄入之间各存在相关性。FTO SNP rs1421085则导致脂肪储存增加和线粒体脂肪燃烧代降低，表明脂肪储存的适度增加源于较低的产热和能量代谢，而不是能量摄入的差异 [ 9 ] 所致，这一发现颠覆了常规认识，也解释了食量大和体重增加不相关的内在原因。 德国慕尼黑工业大学研究了基因与总卡路里、碳水化合物和脂肪消耗的关系，据此提出了基于基因组学的个性化营养和e健康思路，其目标是饮食和肥胖管理，根据基因组信息提出了个人营养和体重管理建议，即名为Food4Me的管理模式。Food4Me实现了个性化营养干预，使用它的实验组基于个人基因数据对应摄入常量营养素，和未采用它管理的对照组相比能大大降低体重 [ 10 ]。 一个对基因–常量营养素相互作用和2型糖尿病发生的13项观察性研究表明，常量营养素和相关在TCF7L2，GIPR，CAV2和PEPD等基因8种变异性质存在相关关系 [ 11 ]，但是还需要对饮食消化中营养代谢路径效率的变异性：如胆固醇代谢和餐后高血糖、心血管疾病(CVD)和2型糖尿病的风险因素差异等综合考虑，才能提出完善的饮食指导性建议。个体间以及种族间营养素的生物利用度和代谢差异，决定于个体营养基因组的关系。总之，营养基因组学已经使我们进入了“看基因吃饭”的年代。
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user: 4. 宏基因组学与个性化营养 相同的饮食营养对一些人是营养，对另外一些人可能无用甚至是毒素。近年来发现这种差异还取决于个体肠道的宏基因组。宏基因组学(Metagenomics，或元基因组学)是个体对营养饮食存在差异的新发现。个体肠道微生物组(Gut microbiome)群落结构就是人体宏基因组(或称第二个基因组)，它是人类消化系统最重要的殖民者，具有比人类基因组多达100倍的基因量 [ 12 ]。宏基因组学可分析个体代谢活动并分析与饮食、营养、疾病风险，深化个体差异及营养调节干预，是个性化营养饮食的新潜力。 肠道微生物除了细菌外，还含有病毒，真菌和寄生虫等，它们共同构成了个体与营养代谢关联的生态系统。健康个体之间，其肠道和皮肤微生物群落结构存在显着差异 [ 13 ]。微生物群落之间，基因含量的差异形成了宿主健康功能差异。共生微生物与人类宿主之间有着深刻的共生关系，决定人的生活方式反应模式。 通过饮食改变肠道微生物菌群从而可调节宿主生理和疾病。肠道微生物能导致三甲胺-N-氧化物(TMAO)和其他胆碱代谢物水平升高，增加了心血管疾病患病风险，当宿主摄入抗生素后，其血浆TMAO水平显著下降，停止使用抗生素后TMAO水平再次出现增高。血浆中TMAO水平升高和肠道厚壁菌门与拟杆菌在菌群中更高占比直接相关 [ 14 ]。 改变饮食一般在一周时间就可以重新编排肠道微生物群组比例。蔬菜和水果等许多食物含黄酮类化合物、多酚类化合物，大量摄入后通过共生微生物群，黄酮类高效转化生成更高生物活性的代谢物，有益于人类健康。优质蛋白质和动物脂肪饮食会分别使拟杆菌和普氏菌增长，这类菌群改变产生的代谢物会调节个体先天免疫，如降低NLRP6炎性体信号传导，有消炎作用。 调整肠道菌群在临床上可以辅助治疗肿瘤。研究发现转移性黑色素瘤患者接受抗PD-1治疗后，口腔和肠道微生物群存在差异，对该疗法无反应的患者在其粪便中则类细菌较高，治疗有效的患者多种粪杆菌属细菌较丰富；而对抗PD-1治疗最有效的患者粪便微生物表现为细菌多样性、且粪杆菌和拟杆菌最多。于是在实验动物中，对无菌小鼠植入人肿瘤细胞并取自这些患者的粪菌进行粪菌移植(fecal microbiota transplant， FMT)，能获得更好的治疗反应 [ 15 ]；表明患者的微生物菌群对抗PD-1的治疗产生积极推动的作用。Matson等也发现，在接受PD-1治疗的转移性黑色素瘤患者中，有效果的患者8种微生物丰度增加，其中有长双歧杆菌，长双歧杆菌可以改善抗PD-L1治疗，此前曾发现其在荷瘤小鼠肠道中存在长双歧杆菌；与其相反，对治疗反应差的小鼠则有大量的Ruminococcus obeum和Roseburia intestinalis两个菌种。研究其机理表明，上述肠道菌诱导宿主抗肿瘤反应差异是由菌群导致CD8 + T细胞和CD4 +调节性T细胞群差异 [ 16 ] 所然。 美国有390万成年人食用益生元或益生菌补充剂补充活细菌，有60%医生指导患者食用了益生菌，针对减轻胃肠症状、免疫强化、预防传染病、预防心脏代谢疾病、调整精神和行为，及促进健康等方面，常用的肠菌制剂有四种主要革兰氏阳性细菌属的11种菌株的商业益生菌制剂，均为在小鼠和人类中进行过对比性研究且验证其对健康有益。 宏基因组学从代谢辅助角度改变了营养学思路，为个性化营养开启了新的方向 [ 17 ]。