DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 预备知识 3.1. 双线性映射 定义1. 双线性映射 [ 21 ]：设 G S 和 G T 都是阶为素数p的循环群，g为 G S 的一个生成元， e : G S × G S → G T 是一个满足以下性质的双线性映射： 1) 双线性：对任意的 a ， b ∈ Z p ，有 e ( g a ， g b ) = e ( g ， g ) a b ； 2) 非退化性： e ( g ， g ) ≠ 1 ，其中1为 G T 中的单位元； 3) 可计算性：对任意的 g 1 ， g 2 ∈ G S ，存在有效的算法计算 e ( g ， g ) 。 3.2. 访问结构 定义2. 访问结构 [ 22 ]：设属性集 P = { P 1 ， P 2 ， ⋯ ， P n } ，某个用户的属性集 A ⊆ { P 1 ， P 2 ， ⋯ ， P n } 是集合S的一个非空子集，则n个属性最多可以定义 2 n 个不同属性集的用户。访问结构T是集合 { P 1 ， P 2 ， ⋯ ， P n } 的非空子集，当 T ⊆ 2 { P 1 ， P 2 ， ⋯ ， P n } 时，T作为属性判断条件。对于任意集合A，有 A ⊆ T ，那么A称为授权集合，否则称为A非授权集合。令T表示一棵访问树，在ABE结构中，每个叶子节点表示一个属性，非叶子节点用门限表示，当且仅当用户的属性集完全符合访问策略T才能解密数据。 3.3. 线性秘密共享方案 定义3. 线性秘密共享方案(LSSS) [ 23 ]：参与者集合P上的一个密钥共享方案 Π ，如果满足以下2个条件，则被称为 Z P 上的线性秘密共享方案。 1) 每个实体的秘密份额构成 Z P 上的一个向量； 2) 对于每个秘密共享方案 Π ，存在一个生成矩阵 M ( l × n ) ，对于矩阵M中的每一行 i = 1 ， 2 ， ⋯ ， l ，映射 ρ : { 1 ， 2 ， ⋯ ， l } → P 把M的每一行映射到参与者 ρ ( i ) ， ρ 为单射函数。考虑向量 v = ( s ， y 2 ， ⋯ ， y n ) ， s ∈ Z p 是共享密钥， y 2 ， ⋯ ， y n ∈ Z P 随机选择用来隐藏s，Mv是l个秘密份额形成的向量，其中 λ i = ( M v ) 表示参与者 ρ ( i ) 所持有的秘密份额。 LSSS方案具有线性重构性，假设 Π 是访问策略T的一个线性秘密共享，设 S ∈ T 是一个访问授权集合，定义为 I = { i : ρ ( i ) ∈ S } ，如果 { λ i } 是对秘密s的有效共享份额，那么可以在多项式时间内找到一组常数 { ϖ i ∈ Z P } i ∈ I ，使等式 ∑ i ∈ I ϖ i λ i = s 成立。 3.4. 判定双线性问题 定义4. 判定双线性问题(DBDH问题) [ 24 ]：设 G S 和 G T 是两个阶为素数p的乘法循环群。设g是 G S 的一个生成元，双线性对 e : G S × G S → G T 。挑战者随机选择 a ， b ， c ∈ Z p 和 R ∈ G T ，并计算 g a ， g b ， g c 。已知 ( g ， g a ， g b ， g c ) 判断给定的一个元组是一个有效元组 ( g ， g a ， g b ， g c ， e ( g ， g ) a b c ) 还是一个随机元组 ( g ， g a ， g b ， g c ， R ) 。
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user: 5. 安全性分析 5.1. 安全性证明 假设：如果敌手A在任意多项式时间内对求解DBDH问题具有不可忽略的优势，则说明本方案是选择明文攻击安全的。 证明：假设存在一个敌手A能够以不可忽略的优势ε赢得游戏，构造一个模拟器 χ 利用敌手A的能力 并以不可忽略的优势 ε 2 解决DBDH假设。 1) 初始化：敌手A控制一组受攻击的属性授权机构 { A A k } ⊂ A A n ，且 A A n 中至少有两个AA不受控制，其余的 A A n / A A k 由模拟器 χ 控制。敌手A选取挑战的访问策略T，其中一些属性由模拟器 χ 控制的 A A n / A A k 负责管理，而一些属性由不受控制的AA管理。模拟器 χ 设置 a = ∑ d k ， b = ∑ v k ∑ c k ， c = s 0 ，其中随机选取 d 1 ， d 2 ， ⋯ ， d n ， v 1 ， v 2 ， ⋯ ， v n ， s 0 ∈ Z p 。同时模拟器 χ 设置公共参数 Y = e ( A ， B ) = e ( g ， g ) a b ，并 且将公共参数发送给敌手A。 2) 查询阶段1：敌手A想要查询尽可能多的属性密钥 A A _ K e y ，而对应的属性集 A 1 ， A 2 ， ⋯ ， A q 被多个 A A k 负责管理，其中没有一个满足访问策略T。模拟器 χ 接收到密钥查询请求后，计算密钥组件来响应 敌手A的请求。对于所有属性 i ∈ A A u ，模拟器 χ 随机选取 r i ∈ Z p ，计算 D i = A A × H ( a t t ( i ) ) r i ， T i = g r i 。 然后模拟器 χ 将生成的属性密钥发送给敌手A。 3) 挑战：敌手A提交两条挑战消息 m 0 和 m 1 给模拟器 χ ，模拟器 χ 随机抛出一枚硬币 γ ，生成密文 C T ∗ = ( T 0 ， E 0 = m γ × Z ， { C i = g q i ( 0 ) ， C ′ i = H ( a t t ( i ) ) q i ( 0 ) } i ∈ A A T 0 ) 并将密文发送给敌手A。 如果 μ = 0 ， Z = e ( g ， g ) a b c ，则有 Z = e ( g ， g ) a b c = ( e ( g ， g ) a b ) c = Y S 0 和 D i = g ∑ d k H ( a t t ( i ) ) r i ，因此 C T ∗ 是消息 m γ 的有效密文， D i 是密钥的有效组件。否则，如果 μ = 1 ， Z = e ( g ， g ) z ，则 E 0 = m γ × e ( g ， g ) z 。由 于 z ∈ Z p 是一个随机元素，所以从敌手A的角度来看， E 0 是 G T 中的一个随机元素，因此 C T ∗ 是无效密文，不包含关于 m γ 的信息。 4) 查询阶段2：自适应地重复查询阶段1的操作。 5) 猜测：敌手A提交一个 γ 的猜测 γ ′ 。如果 γ = γ ′ ，模拟器 χ 输出 μ = 0 ，表明是一个有效的DBDH元组 e ( g ， a ， B ， C ， Y S 0 ) 。如果 γ ≠ γ ′ ，模拟器 χ 输出 μ = 1 ，表明得到一个随机元组 ( g ， a ， B ， C ， Z ) 。当 μ = 0 ，敌手A得到一个有效密文 m γ 。根据定义，敌手A在这种情况下成功的概率为： P r [ γ = γ ′ | μ = 0 ] = 1 2 + ε 。当 μ = 1 时，敌手A不知道 γ 的任何消息，则成功的概率为： P r [ γ ≠ γ ′ | μ = 1 ] = P r [ γ = γ ′ | μ = 1 ] = 1 2 。因此，模拟器 χ 在与挑战者之间的游戏中成功的概率为： P r [ μ = μ ′ | μ = 0 ] × P r [ μ = 0 ] + P r [ μ = μ ′ | μ = 1 ] × P r [ μ = 1 ] − 1 2 = 1 2 ( 1 2 + ε ) + 1 2 ⋅ 1 2 − 1 2 = ε 2 由上述证明可知，在DBDH假设中，如果敌手A的优势在多项式时间内为不可忽略的 ε ，那么模拟 器 χ 的优势 ε 2 也是不可忽略的。由于本方案在任意多项式时间内可以解决DBDH问题，因此本方案对于 选择明文攻击是安全的。 5.2. 抵抗合谋攻击 在本方案中，用户密钥SK由属性密钥AA_Key和全局密钥UGSK组成。AA将生成的全局密钥 U G S K = ( g ( α + r ) / β ， g γ ) 通过安全信道发送给用户，当非法用户获取该密钥时，并不能直接对密文进行解密 操作，而全局密钥UGSK通过随机选择α，β，r，γ来防止用户之间的合谋攻击，非法用户不能通过合谋得到解密密钥。代理服务器利用属性密钥AA_Key执行部分解密工作，若代理服务器试图通过解密操作获取明文，则需要获得存储在用户端的全局密钥UGSK。AA_Key通过随机选择r j ，γ来防止AA之间的合谋攻击，同时秘密值 φ = g ( r + γ ) 被用来防止用户与AA之间的合谋攻击。因此，本方案能有效地抵抗非法用户、代理服务器以及属性授权机构之间的合谋攻击。
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user: 6. 性能分析 6.1. 理论分析 为了说明本方案的特点，将所提出的方案与现有方案进行性能对比分析，包括综合性能分析和计算开销对比分析。具体从多授权中心、外包解密、抗合谋攻击、信任机制、加密阶段与解密阶段的开销等几个方面进行分析。如表1、表2所示。 相关符号表示如下：C m 表示在群G S 下的一次乘法操作，C e 表示在群G S 下的指数运算，C p 表示在群G T 下的双线性配对运算，l表示访问策略中属性的个数，m表示用户满足解密需求的属性个数。 从表1可以得知，与其它方案相比，由于支持多授权中心、抗合谋攻击和信任机制，并通过外包解密减少用户的开销，本方案更适用于云存储环境下实现安全高效和细粒度的访问控制。 Table 1 Comprehensive comparative analysis of each schem 方案 多授权中心 外包解密 抗合谋攻击 信任机制 文献 [ 13 ] × √ √ × 文献 [ 17 ] √ × √ × 文献 [ 18 ] √ √ √ × 文献 [ 20 ] √ × √ × 本方案 √ √ √ √ 表1. 各方案综合比较分析 Table 2 The comparison of computation cos 方案 加密阶段 解密阶段 文献 [ 13 ] C p + ( l + 1 ) C e + 3 C m 3 C p + 3 C m 文献 [ 20 ] l C p + ( 3 l + 3 ) C e + ( l + 2 ) C m ( 2 m + 2 ) C p + m C e + ( 2 m + 1 ) C m 本方案 C p + ( 2 l + 1 ) C e + C m 3 C p + 3 C m 表2. 计算开销对比 为了分析本方案的计算开销，将所提出的方案与现有方案进行对比，如表2所示。算法执行时间主要花费在指数运算、点乘运算以及双线性配对操作上面，其中双线性配对运算代价最高。而系统整体运算过程中的效率主要由数据拥有者加密和用户解密过程中的运算量决定。 由上述表格表明，本方案与文献 [ 13 ] 中用户在解密阶段中的运算量为 3 C p + 3 C m ，但本方案使用多授权中心提高密钥分发的效率和抗合谋攻击的能力。文献 [ 20 ] 中加密阶段与解密阶段的运算量分别为 l C p + ( 3 l + 3 ) C e + ( l + 2 ) C m 和 ( 2 m + 2 ) C p + m C e + ( 2 m + 1 ) C m 。而本方案在加密和解密过程中的运算量要比文献 [ 20 ] 小，效率更高。 6.2. 实验分析 为了进一步对本方案的效率进行评估，本方案的实验环境为Inter(R) Core(TM) i5-4210U CPU @1.70GHz，主频2.4 GHz，内存8.00 GB，基于Windows 7操作系统安装的IntelliJ IDEA环境下进行仿真实验。实验结果如图2和图3所示，分别从加密时间和解密时间随属性个数的增加而变化的情况，将本方案与文献 [ 20 ] 进行对比分析。 图2. 不同属性个数的加密时间开销比较 图3. 不同属性个数的解密时间开销比较
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user: 7. 结论 本文提出一种云存储中基于多授权中心的CP-ABE访问控制方案。该方案中的密钥由属性密钥和全局密钥组成，增强用户密钥的安全性，有利于抵抗合谋攻击。同时结合信任机制，多授权中心根据用户的信任值进行密钥的生成与分发，使用代理服务器执行部分解密操作并存储用户的属性密钥，减少用户的计算开销和存储开销。通过安全性和性能分析证明了方案的安全性和高效性，能够在云计算环境下实现安全、高效和细粒度的访问控制。
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user: 摘 要 转子动平衡是转子系统检修和出厂所必要的基本步骤。本文基于对抗生成网络的思想旨在解决转子测试信号数量较少特征单一的问题，将神经网络技术应用于转子动平衡过程中。结果表明，利用生成数据进行训练的神经网络可有效的预测不平衡大小和位置，进行动平衡，特别是对于非线性支撑的转子系统，神经网络动平衡的效果要优于传统线性方法(影响系数法)。 关键词 :动平衡，转子系统，对抗生成网络 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 旋转机械如航空发动机、汽轮机、电动机等，在工业和国防领域有着广泛的应用，约占设备数量的80% [ 1 ]。转子系统作为旋转机械的核心部件，一旦发生故障，将造成重大的经济损失甚至人员伤亡。由于设计和结构方面的因素，由于材质不均匀和制造安装的误差等原因，所有实际转子的中心主惯轴都或多或少的偏离了旋转轴，这样，当转子转动时会形成不平衡力系，从而引起转子的挠曲和内应力，使机器产生噪声和振动，加速轴承和轴封等零件的磨耗，降低机器的工作效率。所以在生产及使用的各个环节，需对转子进行平衡。 工程上动平衡常采用影响系数法，但这意味着需多次启停试重，耗费大量时间和财力，效率低下。如何减少起车次数，只利用初始测得的不平衡响应来确定不平衡量的分布成为研究重点 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]，这便是无试重平衡。无试重动平衡主要是基于模型进行的，建立准确的转子有限元模型对动平衡的效果具有直接的影响 [ 5 ] [ 6 ]。另一种方法是利用遗传算法等复杂算法进行配重的优化搜索 [ 7 ]。 近年来，深度学习以其在特征提取与模式识别方面独特优势与潜力被广泛应用于众多领域，已取得显著进展。这也为解决转子动平衡这一经典课题提供了新的思路和方向。与传统方法相比，利用神经网络进行信息处理可以减少数据的分析工作和建模工作，以非编程、自适应的处理方式完成复杂的非线性映射，并将信息存储与处理合而为一 [ 8 ]。Goodfellow [ 9 ] 等人2014年提出的生成对抗网络GAN，可解决用于训练的实际动平衡样本数据不足的问题。通过生成器和判别器巧妙地展开相互竞争，建立一个零和博弈的框架。在这个框架中，生成器和判别器各自获得更强的模拟原始数据样本和迭代识别的能力 [ 10 ]。 动平衡的实质是获知机组的不平衡量与振动响应的对应关系，此对应关系由于机组结构的复杂性往往表现为一个复杂的函数映射关系。拟合此类复杂的函数映射关系恰恰是人工神经网络的优势。而生成对抗网络GAN的出现将为解决训练样本数据不足的问题提供解决方案。
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user: 3. 网络的构建和训练 3.1. 实验数据的准备 在进行不平衡量的大小和位置的模拟时，根据上一节的模型，假设两个转盘允许的最大不平衡质量均为5 kg，最大初始相位为180˚，由于两个盘的半径均为0.25 m，则模拟不平衡量大小取值范围为[0， 1.2]，初始相位范围为[0， π]。 分别以0.2和π/5为间隔划分模拟不平衡量的大小和相位的大小。然后随机组合不平衡量的大小和初始相位，作为振动微分方程右边的不平衡力输入，再通过龙格–库塔法求解相应的振动响应。选取振动响应稳定后100个值，并将两个转盘两个方向共4组响应数据整理成一行，再加上两个不平衡量的大小和初始相位共4个标签，总共404个数构成1个原始数据。一共进行200次求解，故得到200 * 404大小的矩阵，存入文件，供对抗神经网络学习使用。由于要对训练的网络进行测试，还需200组新数据作为测试数据。 由于振动数据和标签数据的绝对数值相差较大，需要进行归一化处理。本文采用的是最大值最小值归一化法。 3.2. 神经网络的搭建 构造生成器网络结构如图3所示。 图3. 生成器结构 构造判别器网络结构如图4所示。 图4. 判别器结构 用WGAN训练原始的200个数据，共训练2000次，产生20，000个模拟数据。判别器和生成器的损失函数如图5所示。 从图5可以看到网络的收敛速度较快，在训练趋于稳定后，判别器和生成器的损失函数在0附近。第90次训练以前，损失的绝对值一直在增加，从120次训练后绝对值开始下降，最终经过2000次训练稳定在0附近。 图5. 判别器和生成器的损失函数变化 图6. 全连接模块的结构 图7. 全连接网络训练误差和验证误差的变化 进一步，将得到的模拟数据和原始数据整合在一起，共有20，200个数据。将其中18，000个作为训练集，剩下的2200个作为验证集，对一用于进行不平衡预测的全连接型BP神经网络进行训练。网络结构如图6所示。 训练时的训练误差和验证误差的变化如图7所示，最终测试误差为0.0232。
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user: 4. 结果分析和比较 Table 1 Comparison of the real value and the predicted valu 2盘不平衡质量 3盘不平衡质量 实际值 0 kg*m， 0.6π rad 0.72 kg*m， 0.8π rad 预测值 0.03012 kg*m， 0.4158π rad 0.6581 kg*m， 0.8181π rad 波动值 0.03012 kg*m， 0.58 rad 0.0619 kg*m， 0.05686 rad 表1. 神经网络预测值与实际值的比较 选取一组不平衡参数如表1所示，将其振动响应输入训练好的全连接神经网络，得到网络的预测值为[0.0251， 0.5484， 0.4158， 0.8181]，将其进行无量纲到真实值之间的转换，可得，2盘不平衡量分布为0.03012 kg*m，0.4158π，3盘不平衡量分布为0.6581 kg*m，0.8181π。2盘波动幅度为0.03012 kg*m，0.58弧度，3盘波动幅度为0.0619 kg*m，0.05686弧度。将系统按预测值进行平衡矫正，可见振动值大幅降低，如图8所示，证明网络预测有效。 图8. 神经网络预测值动平衡前后的振动响应对比 从图8中可以看到2盘、3盘在x，y两个方向的振动幅度明显下降且偏离转轴中心的程度明显减小。 进一步，将神经网络预测结果和影响系数法进行比较。由影响系数法易得，2盘不平衡量分布为0.0891 kg*m，0.2827 rad；3盘不平衡量分布为0.6259 kg*m，0.6746 rad。根据该结果进行动平衡前后得到的振动响应对比如表2和图9所示。 Table 2 Comparison of the predictive results from proposed neural network method and Influence coefficient metho 2盘不平衡质量 3盘不平衡质量 实际值 0 kg*m， 0.6*π rad 0.72 kg*m， 0.8*π rad 神经网络预测值 0.03012 kg*m， 0.4158*π rad 0.6581 kg*m， 0.8181*π rad 影响系数法预测值 0.0891 kg*m， 0.2827 rad 0.6259 kg*m， 0.6746 rad 神经网络波动值 0.03012 kg*m， 0.58 rad 0.0619 kg*m， 0.05686 rad 影响系数法波动值 0.0891 kg*m， 1.3 rad 0.0941 kg*m， 1.84 rad 表2. 神经网络与影响系数法的预测结果对比 图9. 神经网络与影响系数法的平衡效果结果对比 图9中可以看到对于影响系数法，2盘、3盘在x方向偏离转轴中心的程度减小但振幅反而增加，在y方向偏离转轴中心的程度和振幅都增加了。由此可以看出对于存在非线性因素的转子，影响系数法的平衡效果并不理想。而神经网络却显示出很好的拟合非线性映射的能力，动平衡效果比较好。
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user: 5. 结论 随着神经网络的出现和深度学习的发展，其强大的特征提取和模式识别能力为现代设备的故障检测提供了新的方式。将神经网络运用于旋转机械智能故障诊断，在合理的设计优化下往往能获得优于主流故障诊断方法的结果。本文即尝试将神经网络应用于转子的动平衡，通过对抗神经网络模拟样本，由一个全连接网络进行预测。通过模型验证，证明神经网络预测值的动平衡效果明显好于影响系数法的动平衡效果。 通过比较神经网络的动平衡效果与影响系数法的动平衡效果，发现数据越具有多样性，神经网络方法所得到的效果要越优于传统算法。究其原因，传统算法是一种线性算法，使用线性映射的逆运算可以取得较好的结果，而一旦系统中存在不可忽视的非线性因素时，神经网络所使用的非线性映射方法，能更加有效的应对非线性因素带来的数据多样性(非线性多解性)和非线性增长的计算误差。
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user: 摘 要 股票市场在目前中国社会的经济发展中，是一个相当重要且不可分割的组成部分。不仅是在实体经济市场当中，而且在虚拟经济市场的方面，股票都发挥及充当了相当重要的作用和角色。本文使用K-means等聚类分析算法将股票分为不同的板块，然后使用关联分析算法，对不同的板块作关联分析，发现板块间蕴含的联动关系。 关键词 :股票，K-means聚类，关联分析，板块联动 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. 问题背景 随着中国市场经济的快速发展，以及人们愈来愈强的金融意识以及投资意识，股票市场，作为市场经济组成的重要成分，也正渐渐地表现出它的成熟性和规范性。越来越多的投资者将目光和精力放在股票市场上。时间和经验已经表明，股票不仅在过去把可观的长期利益提供给投资者，而且在将来也会把良好的机遇提供给投资媒体。由于股市的变化不可测度，投资者以在股市投资中博取优厚的回报为核心目标，就需要以严肃的投资态度对待股票：研究上市公司的历史、业绩和发展前景，仔细分析上市公司的财务状况，秉持以基本分析、技术分析方法结合的投资理念，发掘真正存在投资价值的股票，对其进行合理的投资。 股票投资有宏观分析，中观分析，微观分析这三大种基本分析方式。宏观分析的对象是整个国家，分析我国的国民经济，实时政策。中观分析的对象是各个行业或者不同的地区。微观分析的对象是公司，分析公司的运营状况，财务数据等等。本文认为板块分析属于中观分析和微观分析的结合。 中国的股市白手起家，发展到如今已经具备了一定的规模，正在经历着从无到有，从有到优，从优到精的发展状态。在中国股市刚开始时，市场的规模比较小，上市公司的数量也不多，而且中国当时股民的投资思维和操作方法太过稚嫩，因此，投机的性质非常得强，板块分析的方法在那时候很少采取。但是，随着上市公司数量的不断增多，股市的发展，以及投资和操作手法的成熟，以前的投资理念和手法都渐渐失去了效用。面对整个A股市场上的3000多支股票，应该怎样选择？有些投资者不分青红皂白乱买一气，甚至被不同的股评、舆论、谣言所影响，不能理性地去投资，以致难以取得投资的成功。因此，在现在成熟的股市中，投资者如果想要成功，就要学会理性操作，学会树立板块投资的理念，学会板块分析。 板块是根据股票在某些指标上的共性来划分的股票集合。在股票市场中，可以根据所选指标的不同来划分各式各样的板块，可以从产业、行业、概念、地域、特殊题材等各个方面来划分。每一个划分的板块中都包含了几十甚至上百种股票。很多国内外的文献都是从理论方面介绍了板块联动的成因及其影响，对板块轮动的规律做了一定程度上的总结 [ 1 ]，但并没有对整个股票市场上的数据做具体分析，没有用实际的结果去验证板块轮动的规律特点，及其结论的准确性。 市场上有大量的公司的股票，每个公司又有大量的财务数据，如何才能获取并且处理这些数据，将其变为所需要的数据格式，怎样去处理数据的不规整，去除数据的干扰内容，从而进行良好的分析？怎样才能发掘不同板块之间的联动关系呢？笔者采用了数据挖掘中的聚类分析和关联分析的方法，对上述问题作了一些研究及探讨。
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user: 2. 相关文献的研究现状 杜伟锦，何桃富(2005) [ 2 ]，文章的研究对象是上海证券市场上的各个板块，分析了A股和B股市场上的5类传统指数，探究这5类指数之间的关联性。在验证了B股市场是独立的条件下，在B股市场中随机抽样了24个分类板块指数进行研究，采用方法为模糊聚类方法，最后的实证分析结果可以对投资操作提出具有参考意义的建议。 张建林，周超良(2013) [ 3 ]，使用关联规则挖掘股票市场中板块联动的关系，在使用过程中对关联规则算法进行了一些改进，在改进后的算法中，数据格式使用垂直格式，并且对产生候选项的连接方法也进行了改进。最后的实验结果表明，改进后的关联规则算法能够提升发现板块之间联系的处理速度。 冯甜(2014) [ 4 ]，作者认为股票市场中，各个板块之间的收益率在波动上具有显著的联动效应，一个或者数个大的板块带动的。文章同样利用关联规则的算法，分析内容涵盖了中国股票市场上的30个行业板块。 梁烨(2014) [ 5 ]，作者对股票指数之间的相关性进行距离测度，采用多维标量的方法，分析了各个行业板块之间的股指日收益率，分析行业数为32，研究发现我国同类行业股指的收益率近年来相互之间的共同趋势越来越明显，而且随着时间加剧了某些行业股指间的整合，不同类行业股指的收益率的差异越来越明显。通过多维度的方法探讨我国A股市场近期5年的发展特点，发现了各个板块之间的联动规律。
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user: 3. 股票的板块聚类 3.1. 股票板块的定义 股票的板块指的是股票的一种集合，集合的元素是股票，在同一集合中的股票由于在某些维度上有较高的相似性，从而被人们归类在一起，而这些维度往往会被股民们所说的庄家用来进行炒作。股票板块的特色各式各样，有按概念划分的板块，如“锂电池板块”；有按地域划分的板块，如“山东板块”、“江苏板块”；有按行业分类的板块，如“电力板块”、“军工板块”、“房地产板块”、“银行板块”，有按上市公司经营状况划分的板块，如“购并板块”，总的来说划分板块的条件各式各样，只要这些板块能够成为股市炒作的题材。 3.2. 聚类 3.2.1. 聚类的定义 聚类是一个过程，这个过程将数据对象的集合分成相似的对象的类的集合 [ 6 ] [ 7 ]。使得在某些维度上，同一个簇(或类)中的对象之间存在较大的共性，而不同类中的对象存在较大的差异性。例如，若有聚类集合{狗，鸡，猫，苹果，葡萄}，则根据动物和植物的概念，可以将其分为{狗，鸡，猫}和{苹果，葡萄}两个聚类。分类和聚类是完全不同的两个概念，它们具有显著的差异。对于分类来说，操作的对象的类别是已知的，笔者所要做的是如何对这些不同的类别进行处理。而在聚类中，操作的对象的类别是未知的，需要在某些维度上找寻它们的相似性，从而划分类别，因此聚类的难度要高于分类。 3.2.2. 相似性测度 对象之间的相似性是聚类分析的核心。对于不同的聚类应用，其相似度的定义方式是不同的。通常，各个对象之间的距离越小表示它们特征越相似。密度相似性度量：密度是指在单位区域内的对象个数。除了上面提到的相似性度量外，还有其他相似性度量，如相似系数。 3.2.3. 距离度量方法 若每个对象用m个属性来描述，即对象使用欧几里得距离表示为： d i s t ( O i ， O j ) = ‖ O i ， O j ‖ = ∑ k = 1 m ( O i k − O j k ) 2 图1的具体含义是：距离的计算方法在二维图像上(即m = 2时)是如何逼近聚类中心的，图以一环套一环的同心圆的方式来逼近聚类中心。在本文的算法中，采用上述距离计算的方式，以同心圆的方式来逼近聚类中心。 图1. 欧几里得距离二维图像 3.2.4. 聚类过程 典型的聚类过程如图2所示。其中各部分的说明如下。 数据准备：为聚类分析准备数据，包括数据的预处理。 属性选择：从最初的属性中选择最有效的属性用于聚类分析。 属性提取：通过对所选属性进行转换形成更有代表性的属性。 聚类：采用某种聚类算法对数据进行聚类或分组。 结果评估：对聚类算法生成的结果进行评估。 图2. 聚类过程
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user: 4. K-means算法 4.1. 算法流程 1) k值作为聚类模型的输入参数，主要用来人为指定最终聚类模型的最终类数，即模型预设的希望分类的个数。 2) 根据输入参数的k值，随机在样本空间S中指定k个样本，并将这k个样本作为簇的质心，并设第j个质心为 C p j 。接下来每个质心周围的点将与此质心之间作计算。每个簇的质心代表了一个簇。这样得到的簇的质心集合为： Centroid = { C p 1 ， C p 2 ， ⋯ ， C p k } 3) 遍历样本空间S中的所有样本，并设第i个样本为 o i ，依次计算每个样本到各个质心中的距离，其中距离的计算方法采用欧几里得距离计算方法。然后依据距离最小原则，将样本进行簇归类，即把每一个样本归类到距离此样本最近的质心所在的簇。 4) 由过程3可得到样本初步归类完成的簇，现再对每一个簇内的所有样本进行计算，将簇内样本均值作为新的簇质心。设 | W x | 为第x个簇 W x 的样本数，设 n x 为每一个簇对应的质心，即： n x = ∑ o ∈ W x o | W x | 5) 如果这样划分的结果满足目标函数的要求，就说明了聚类已经达到事先要求的结果，终止算法。如果不满足要求，则需要迭代3~5这三个步骤，直到达到准则函数的要求。 4.2. 准则函数 准则函数主要以簇内样本与簇中心的总误差平方和为考量依据，以总误差平方和最小作为原则，通过不断的进行簇中心的更新和样本空间内所有的样本的簇再归类，以实现准则函数的收敛，并将这种准则函数的收敛作为模型终止条件。其中准则函数，即SSE (sum of the squared error)，其定义如下： SSE = ∑ i = 1 k ∑ p ∈ C i ‖ p − m i ‖ 2 基于此准则函数，最终训练得到的模型会在很大程度上保证各簇内的样本之间的紧凑性，以及各簇间样本的独立性。判断函数收敛的依据：1) 样本进行再归类时，样本所属簇不再变化。2) 簇中心更新前后的距离小于某一阈值，其中阈值的值是预先设定的。
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user: 6. 资料收集及基本思想 由于本文所研究的股票之间存在不同程度的相似性，衡量相似性的指标是股票之间的距离衡量。通过计算寻找统计量，用以衡量股票之间的相似度，作为划分类别的依据。不同的股票在不同的时间维度上存在不同的相似性，把一些相似程度大的维度的股票聚为一类，把另一些维度相似较大的股票聚为一类，直到把所有的股票聚合完毕 [ 9 ]。本文选取了股票的交易日时间上的收益率维度，将两年中每只股票共488天的交易日的收益率作为划分类别的维度，每一个交易日的收益率都是一个维度，用K-means算法计算沪深市场上的股票在这488个不同维度上的相似性，将存在共同相似维度的股票划分为一类，将其作为一个板块。 获取数据的方式是从预测者网站下载了2015年到2016年的股票数据，包括了488天的股票数据，字段有股票代码，日期，开盘价，收盘价，当日最低价，当日最高价，涨跌幅等。本文只选用了涨跌幅这一字段，提取了每只股票的股票代码和涨跌幅，这样每只股票会拥有488个日期的涨跌幅，使用R语言算出每一只股票与其他股票的距离，即任意两只股票的488维欧几里得距离，根据不同的距离值选取聚类中心，对所有股票进行聚类，把具有近似距离值的股票归为一类，这样就能将涨跌幅近似的股票分为一类，即股票波动趋势近似的股票归为同一类。这样就实现了将波动作为特征而分类的目的，接下来将分成的类别作为一个板块，聚类的个数即为板块的个数。 读取本地沪深300的数据。提取沪深300的日期数据，代表了开盘的日期，结果显示两年内共有488天为开盘日期。并且读取本地所有股票的代码文件。处理股票代码，将.csv后缀清洗掉。建立一个矩阵用来存放每只股票的开盘日的change值，若当日没开盘则记为缺失值NA，矩阵的行表示所有A股市场上的股票，列则表示每个开盘日的change值。最后将建立的矩阵的部分值展示出来。对建立的矩阵a作处理，改变数据类型为数据框，并重命名其行列名，以便观察和研究。展示其重命名后的部分值。对数据框进行K-means聚类，选取聚类中心为50，展示聚类结果。整理聚类结果，使同一类的结果排列在一起，并且将结果存入文本文件中。 整个A股市场的股票在3000支左右，在这3000支股票的数据中显示：在2015至2016年这两年的开盘时间中，有半数左右的股票停盘时间在50天以上。为了保证聚类结果集的准确性，在聚类的过程中，只选取了其中停盘时间不超过50天的股票作研究，这样能提高聚类结果的准去性及说服力。又由于从预测者网站下载的数据的股票名称都是用股票代码代替的，如浦发银行用sh60000来代替，虽然这种情况在作聚类时并不影响聚类的结果，但是使得聚类后的结果不够直观，因为每一类里都是股票代码。所以在处理聚类结果时笔者根据东方财富网的股票代码查询一览表将代码替换为了股票名称。处理的方式是首先使用了Python爬虫爬取东方财富网的股票代码查询一览表的网页，将其按照“股票代码，股票名称”的格式保存为csv文件。然后使用R语言读取此csv文件，一一对照聚类结果与csv文件，将股票代码替换为股票名称。 以聚类分析的结果划分板块，每一个板块说明了这类股票在波动上的相似性。接着再对分类的板块做收益率上的关联分析，分析这些板块之间在收益率上的联动性，得出板块之间的联动性规律及特性。从划分的50个聚类得到的每个板块中选取市场份额最大的股票作为这个板块的龙头股，从下载的数据中提取这50个龙头股的收益率信息，在一定程度上每个板块的龙头股代表了这个板块的整体信息，将其放在一个新的数据框中，作为接下来研究的对象。本部分采取了数据挖掘中关联分析这一方法，目的在于发现在同一交易日内涨跌幅状况同时为涨的板块之间的内在联系。关联分析是指关联规则挖掘，属于数据挖掘中一个重要且高度活跃的分支，其目标就是发现事务数据库中不同的项(如顾客购买的商品项)之间的联系，这些联系可以帮助用户找出某些行为特征(如顾客购买行为模式)，以便进行企业决策。那么，在股票板块研究中，就可以转化这个事例，股票的板块就相当于购物篮分析中的商品，某个板块的涨或跌就可以看作有或没有购买某个商品，每一个交易日可以看作顾客的每一次购买商品。研究的目的就变成了发现股票市场中不同的板块之间的联系，比如通过关联分析发现在大多数的交易日中收益率经常同时为涨的板块。可能是两个板块之间存在着关联关系，也可能是多个板块之间，它们之间互有关联，在某段交易时间，存在关联关系的板块集中大多数板块有上涨的趋势那么也预示着剩下的板块也很有上涨的可能，这个可能性要用关联分析中的指标如：支持度，置信度等去衡量。 关联规则算法能做到上述的分析与计算，并生成板块之间关联关系的规则。在接下来第七部分的内容中将展示部分分析与计算的结果，以及生成的关联规则。
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user: 7. 算法评价 7.1. 算法优点 本文的聚类结果分为50类，为了便于解释说明，笔者将50类板块分别命名为T1~T50。从分类的结果上看，如T1板块含有的股票：浦发银行华夏银行民生银行上港集团中国石化招商银行上汽集团金地集团贵州茅台大秦铁路南京银行中国神华兴业银行北京银行农业银行中国平安交通银行工商银行中国太保中国人寿光大银行中国石油建设银行中国银行中信银行河钢股份本钢板材华东医药宁波银行。T1结果展示出T1板块中的元素基本为银行股票，其中还含有一些大型国家企业，由此看来聚类的过程分析到了行业因素。又如T7板块含有的股票：包钢股份北方稀土厦门钨业北矿科技金钼股份中色股份*ST五稀中科三环章源钨业江粉磁材。T7结果展示出T7板块中的股票基本为化学物质元素，说明聚类的过程分析到了物质类别元素。还有聚类算法分析到的很多方面这里就不一一列举了。总的来说聚类的结果比较符合期望的结果。 聚类算法不仅能够挖掘出这些股票之间为大家所知的类别关系，还能发掘股票时间隐藏的关系，这种隐藏的关系通常不能由人为的去发现，但算法能从数据上寻求到这种关系，这是聚类算法上的优点。 在寻求板块联动关系的过程中，关联规则起到了关键性的作用，由于采用了支持度，置信度等概率的衡量方法及展示方法，使得各个板块的关联性一目了然。而且关联规则能够快速准确的发现各个板块之间的规则，为研究提供了有力的支持。 7.2. 算法改进 本文使用的算法是k均值算法，“均值”二字体现了算法计算中心点的方法，即用求平均值的方法计算新的中心点，但这样做会存在一个问题，如果在计算中心店时有一个离群点，这会导致计算出的中心点远离大多数数据点，对聚类的准确性会造成不良的影响。解决此问题的方法为：使用k-medoids方法。k-medoids采用的不是均值方法计算新的中心点，而是在数据集中寻求一个存在的对象，且这个对象必须满足在其所属的这一类里，是距其他对象距离和最小的对象，把这个对象作为新的中心点。以上做法便会改进k均值聚类离群点对聚类影响过大的问题。 本文在处理板块联动问题时，是将各个板块的龙头股的数据选出作为每个板块的代表以供接下来关联分析的数据。这样会简化运算的过程，提高处理计算的效率，但是如果将每个版块里所有股票的收益率按市场价值的权重求取平均值，作为一个新的指标，然后将这个新指标传递给关联分析，作为分析的数据会较好的提高模型的精确性，因为这考虑到了整个板块里所有股票的数据，而用龙头股代替就会失去这种面面俱到的效果。
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user: 8. 代码说明及结果 8.1. 关联规则的包 本文的关联分析方法主要基于R语言所带的arules模块实现的，其中模块的加载通过使用R语言命令library(arules)。 8.2. 加载数据集 源数据为StockType数据集，每一行代表一天的不同板块的涨跌幅。数据转换：创建稀疏矩阵，每个板块一列，每一行代表一个交易日期。1表示该交易日期中板块涨跌情况为涨的板块，0表示没有涨。当然，在R语言里数据框是比较直观的一种数据结构，但是一旦板块比较多的时候，这个数据框的大多数单元格的值为0，会占用大量内存。因为R语言处理数据时会将数据存入内存中，内存占用过高会引起计算机运行变慢，所以，R引入稀疏矩阵，只去储存1，这样会节省内存。函数read.transactions可以将源数据转换为稀疏矩阵。命令为：groceries=read.transactions(StockType.csv，format=basket，sep=)。 接下来，使用summary(groceries)查看数据集相关的摘要信息，以及数据集本身。summary的信息包括三部分，第一部分：总共有486条每日的板块涨跌情况，50个不同的板块。density = 0.4949794表示在稀疏矩阵中1的百分比。第二部分：出现次数最高的板块名称及其次数统计信息。第三部分：涨跌情况为涨时包含的板块数目，及其对应的几个常见基本统计量，包括了最大最小值，三种常见的分位数及平均值的统计信息。如：仅6天包含了T2板块涨跌幅为涨的情况，仅9天包含了T3板块涨跌幅为涨的情况。那段统计信息的含义是：第一分位数是14，意味着25%的日期包含不超过14个板块。中位数是23表面50%的日期发生上涨的板块不超过23个。均值24.75表示所有的日期中平均发生上涨的板块为24.75个板块。第四段：如果数据集包含除了交易日期和板块之外的其他的列(如，用户ID等等)，会显示在这里。 8.3. 进行规则挖掘 为了进行关联规则的挖掘，通常预先设定一个合理的支持度作为阈值，这个阈值可以由具体研究的对象确定。本模型使用了arules包里的apriori函数。这里需要介绍apriori函数的用法，以及所用函数参数的说明：support，即支持度阈值参数，confidence，即置信度阈值参数。当minlen = 1，说明{}=>{beer}这种关联规则是被允许的。但是本文的研究中不需要这种规则，所以本模型将minlen的参数值设置为2。R语言命令及产生结果如图3所示： 图3. Apriori函数的使用及结果 在R语言命令行中使用inspect命令查看apriori函数产生的前六条规则，结果如表4所示： Table 4 Produces the first six results of the association rul lhs rhs support confidence lift {T10} =>{T16} 0.3559671 0.8160377 1.573787 {T8} =>{T35} 0.3971193 0.8109244 1.608609 {T10，T30} =>{T7} 0.2510288 0.8840580 1.691544 {T30，T35} =>{T8} 0.2510288 0.8840580 1.805261 {T30，T8} =>{T35} 0.2510288 0.8472222 1.680612 {T30，T8} =>{T25} 0.2592593 0.8750000 1.707831 表4. 产生关联规则前6条的结果 在R语言中也可以用可视化的展示方式来展示所得到规则的效果，如图4所示，LHS代表了左侧项集，RHS代表了右侧项集，在格点处绘制圆点，左右侧互相对应的项集便是圆点的位置。总共选取了按照提升度排序的前20条规则进行绘图，图中圆点的大小代表了支持度的大小，支持度越大，点的半径越大。而提升度则用圆点颜色的深浅来表示，深度与提升度的大小呈正相关。 图4. 可视化的展示
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user: 摘 要 为补充现有传染性胰脏坏死病毒(Infectious pancreatic necrosis virus， IPNV)分子生物学检测手段的不足，本研究以Genbank IPNV基因组中编码A片段多聚蛋白的核苷酸序列为靶序列，针对目标序列的6个区域设计了1对RT-LAMP内引物及1对RT-LAMP外引物。通过优化RT-LAMP方法的退火温度、反应时间等反应条件，同时进行了灵敏度试验及特异性试验，建立了IPNV RT-LAMP检测技术。试验结果为：通过优化各反应条件，结果退火温度为62℃、反应时间为45 min时为IPNV RT-LAMP最佳反应条件；特异性试验显示该方法只与目标病原IPNV有扩增反应，与其他水生动物病原无交叉反应，说明该方法具有良好的特异性；灵敏性试验显示该方法能够检测IPNV RNA的低限为0.01 pg RNA，其检测灵敏度是常规PCR方法的100倍，表明本技术具备较高的灵敏度。试验结果表明，本研究建立的IPNV RT-LAMP技术特异性强、敏感性高、操作简便、反应快速，可通过肉眼判定结果，该方法特别适用于传染性胰脏坏死病的现场及野外检测与诊断，为传染性胰脏坏死病的检测及监测提供了重要的技术手段。 关键词 :传染性胰脏坏死病毒，等温扩增，RT-LAMP，检测 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 传染性胰脏坏死病毒(Infectious pancreatic necrosis virus， IPNV)是一种经济上非常重要的鱼病病原体，在鲑科鱼类中能够引起严重的感染，导致高的死亡率 [ 1 ]。最初只在北美及欧洲的一些国家流行 [ 2 ]，近年来随着水生动物进口贸易的增加，传染性胰脏坏死病(infectious pancreatic necrosis， IPN)已传入我国，并在一些地区流行，对我国水产养殖业造成了严重的经济损失。目前，国内外对该病病原IPNV的检测方法虽已达到准确的诊断 [ 3 ]，但是很多方法耗时长、成本高 [ 4 ]。因此，需要建立一种针对IPNV的快速、有效、准确且适合野外现场操作的方法，以达到及早发现该病并进行隔离或扑杀，达到抑制疫病大规模暴发流行的目的。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 毒株与试剂 IPNV (传染性胰脏坏死病毒)、IHNV (传染性造血器官坏死病毒)、SVCV (鲤春病毒血症病毒)、VHSV (病毒性出血性败血症病毒)和ISA (传染性鲑鱼贫血病毒)由本实验室分离保存；通用型RT-LAMP反应液试剂盒购自深圳博睿祥生物技术有限公司。 2.2. LAMP引物的设计 根据Genbank IPNV基因组中编码A片段多聚蛋白的核苷酸序列，使用Primer Explore V3和Primer Premier 5.0 软件针对目标序列的6个区域设计2对引物，即1对外引物，1对内引物。引物由大连宝生物工程有限公司合成。引物序列见表1。 Table 1 Primers used for RT-LAMP detection IPN 引物Primer 序列Sequence 5’- 3’ 退火温度 IPNV F3 CGCAGGACCTGAAGAAAGC 60℃~65℃ IPNV B3 TGTGACTCCTTTGGTCACCA IPNV FIP GAGCATAGAGACCGGCCGGTACTTCAACTACGGGAGGCTGA IPNV BIP CGCCACCTTCGAAGGCAGTCCTGGGGGTTCGTTGTTAGG 表1. IPNV RT-LAMP检测引物 2.3. LAMP反应条件的优化 IPNV RT-LAMP检测采用深圳博睿祥生物技术有限公司的通用型RT-LAMP反应液试剂盒，按照试剂盒操作，反应体系为25 μL，加入的组分剂量如表2： Table 2 Reaction system of IPNV RT-LAM 反应组分 体积 RT-LAMP反应液 15 μL IPNV F3 (5 pmol/μL) 0.8 μL IPNV B3 (5 pmol/μL) 0.8 μL IPNV FIP (50 pmol/μL) 1.2 μL IPNV BIP (50 pmol/μL) 1.2 μL BstDNA聚合酶 1 μL RNA模板 2 μL 反转录酶 0.4 μL 无核酸酶H 2 O 2.6 μL Total 25 μL 表2. IPNV RT-LAMP反应体系 按照上述反应体系对IPNV RT-LAMP的扩增条件进行优化，采用相同模板、相同的组份配置，分别在不同的温度下( 60 ℃ 、 61 ℃ 、 62 ℃ 、 63 ℃ 、 64 ℃ 和 65 ℃ )恒温反应60 min，以确定最佳反应温度；采用相同模板、相同的组份配置，在优化的温度下分别恒温反应30 min、45 min、60 min、75 min和90 min，以确定最佳反应时间。 2.4. LAMP结果判定 扩增结果使用3种方法进行观察。 方法1：通过琼脂糖凝胶电泳判读结果。 方法2：通过观察荧光颜色变化判读结果(荧光显色法)。 方法3：通过检测浊度变化判读结果。 2.5. LAMP的特异性试验 参照商品化核酸提取试剂盒方法(Takara MiniBEST Viral RNA/DNA Extraction Kit Ver. 5.0)，提取IPNV (传染性胰脏坏死病毒)、IHNV (传染性造血器官坏死病毒)、SVCV (鲤春病毒血症病毒)、VHSV (病毒性出血性败血症病毒)和ISA (传染性鲑鱼贫血病毒)的RNA作为模板进行RT-LAMP反应，验证RT-LAMP引物的特异性。 2.6. LAMP的灵敏度试验 取IPNV病毒悬液200 μL，提取病毒RNA，作十倍系列稀释，取每个梯度稀释液1 μL作为模板进行RT-LAMP，确定建立RT-LAMP检测方法的灵敏度。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. LAMP方法反应温度的确定 对IPNV RT-LAMP反应温度进行优化，从反应完成的反应管中取8 μL进行凝胶电泳，电泳结果表明，在 60 ℃ ~ 65℃的温度范围内，特征电泳条带在 62 ℃ 时最亮(图1)。因而可以确定 62 ℃ 是IPNV RT-LAMP的最适反应温度。 图1. IPNV RT-LAMP各温度扩增60 min凝胶电泳结果 3.2. LAMP方法反应时间的确定 在 62 ℃ 恒温条件下，分别进行不同反应时间的IPNV RT-LAMP试验，反应结束后，将各扩增产物进行凝胶电泳分析，结果如图2所示，在45~90 min时间范围内，均能看见梯状特征条带，但IPNV RT-LAMP反应条带最亮的为45 min时所产生的。因此确定IPNV RT-LAMP反应的最佳条件为 62 ℃ 恒温反应45 min。 图2. IPNV RT-LAMP反应时间的优化 3.3. RT-LAMP反应结果判定方法 方法1：通过琼脂糖凝胶电泳判读结果：取扩增产物8 μL进行凝胶电泳，紫外投影下观察，靠近点样孔出现拖尾，远离点样孔出现梯度条带的样品判为阳性，阴性对照中，反应后反应液未显示有扩增条带。 方法2：通过观察荧光颜色变化判读结果(荧光显色法)：在反应管中加入双链DNA (dsDNA)染料Pico Green，阳性样品中，反应后的反应液显示绿色荧光，阴性对照中，反应后的反应液显示浅橙色荧光。 方法3：通过检测浊度变化判读结果：反应温度为 65 ℃ ，从反应开始时刻即通过Loopamp浊度仪(厂家：日本荣研化学株式会；型号：LA -320C ；参数：光源为ED (波长650 mm)，检出器为光电二极管，温度调节范围为区域(55℃~70℃)、光罩(65℃~90℃)，测定间隔为6秒)检测反应液，实时检测60分钟。 LAMP浊度仪检测图见图3(C) (横坐标1为阳性反应管；横坐标2为阴性对照管；当反应为阳性扩增时候模块的颜色转变为红色，如果未发生扩增，则模块的颜色仍旧为绿色)。 将1个阳性样品和一个阴性样品按优化后的RT-LAMP反应程序进行反应，通过以上三种方法来判定RT-LAMP反应结果(结果如图3)。结果表明，用这三种方法判定RT-LAMP的扩增产物，其结果是一致的，阳性和阴性之间的区别十分明显，可以把这三种方法作为RT-LAMP扩增结果判定的方法。 图3. IPNV RT-LAMP结果判定 3.4. LAMP引物组合物的特异性试验 提取IPNV (传染性胰脏坏死病毒)、IHNV (传染性造血器官坏死病毒)、SVCV (鲤春病毒)、VHSV (病毒性出血性败血症病毒)和ISA (传染性鲑鱼贫血症病毒)的RNA作为模板进行RT-LAMP反应，进行RT-LAMP特异性试验，结果表明，该LAMP引物组合物只对IPNV进行了特异性的扩增，与其他病毒无交叉反应，结果见图4。 图4. IPNV RT-LAMP 检测的特异性试验 3.5. LAMP引物组合物的灵敏度试验 利用本研究中得到的最佳反应条件对人工感染带有典型病症的病鱼样品提取的RNA进行扩增，10倍稀释RNA进行RT-LAMP灵敏性试验，检测结果如图5所示，随着模板RNA浓度的降低，特征性条带的亮度也减弱，检测结果为阳性的最大稀释度为10 −8 ，相应的灵敏度为0.01 pg RNA。 图5. IPNV RT-LAMP的灵敏度试验 3.6. 样本检测 收集沈阳、本溪、丹东、朝阳、葫芦岛、东港等地区的60份样品，同时采用RT-LAMP方法和常规的PCR方法进行检测。检测结果见表3。结果表明：11份样品采用RT-LAMP方法和PCR方法检测均为阳性；47份样品均为阴性；1份样品PCR检测为阳性，RT-LAMP检测为阴性；1份样品经PCR检测为阴性，经RT-LAMP方法检测为阳性。由此可计算出：本研究建立的RT-LAMP方法灵敏度为：11/(11 + 1) × 100% = 91.67%，特异性为：47/(47 + 1) × 100% = 97.92%，与常规PCR方法的符合率为：(11 + 47)/60 × 100% = 96.67%。这些数据表明，IPNV RT-LAMP方法具备良好的特异性和敏感性，适用于传染性胰脏坏死病毒的检测及疫病诊断。 Table 3 Results of clinical sample RT-PCR方法 阳性 阴性 总数 RT-LAMP方法 阳性 11 1 12 阴性 1 47 48 总数 12 48 60 表3. 临床样本检测结果
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user: 4. 讨论与结论 本研究建立的针对IPNV的RT-LAMP检测技术，经试验结果显示，IPNV RT-LAMP特异性良好，与IHNV (传染性造血器官坏死病毒)、SVCV (鲤春病毒)、VHSV (病毒性出血性败血症病毒)和ISA (传染性鲑鱼贫血症病毒)均无交叉反应，只与目标病原IPNV (传染性胰脏坏死病毒)有扩增反应；灵敏度试验显示，IPNV RT-LAMP技术检出低限为0.01 pg IPNV RNA，具备较高的灵敏性，适用于水生动物疫病传染性胰脏坏死病的检测与监测。 在LAMP反应体系中，包括模板在内的各反应组分浓度都应该维持在一定合理范围内，进而保持整个反应体系的平衡。如果模板浓度过高，其LAMP反应的其他原料(包括Bst DNA聚合酶，反转录酶，2×反应缓冲液(RM)，正向外引物F3，反向外引物B3，正向内引物FIP及反向内引物BIP)分配于每块模板(RNA模板)的量相对就低很多，有时候甚至要很多模板去竞争一份原料。当进行LAMP反应时，就会很容易出现非特异性扩增，从而出现假阳性结果。灵敏性试验表明，应用LAMP技术可检测出IPNV RNA在1.0 μg的模板含量。由于水生动物疫病病原感染特点，水生动物病毒在宿主中的含量不会很高，本研究建立的RT-LAMP方法的1.0 μg IPNV RNA模板含量已经超出了实际样品中IPNV的感染量，所以，利用本LAMP方法，无需对待检样品的RNA浓度进行调整，样品RNA提取后，直接进行LAMP反应即可，既提高了反应效率，又加快了反应速度，更适合现场及野外样品的检测，符合了LAMP技术本身具备的反应快速简便的特点，检测结果可通过颜色变化即可做出判断，本研究建立的IPNV RT-LAMP方法具有特异性强、灵敏度高、快速简便、易于判断的特点，适用于基层单位及野外现场快速检测，为传染性胰脏坏死病毒的检测与诊断增添了重要的技术手段。
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user: 摘 要 鲟鱼是我国名贵冷水鱼类之一，其生长快速、体型巨大、肉质鲜美，具有重要的科研价值和极高的经济价值。近十年来(2009~2018)，我国鲟鱼养殖产量虽然从2.9万吨增长到9.7万吨，产量增加了2.34倍，但养殖地域空间分布和地域产量变动非常巨大。本文依据中国渔业统计年鉴(2010~2019)报道数据，对十年来我国鲟鱼养殖产量进行统计分析并预测其发展趋势，以期为我国鲟鱼养殖产业的发展提供参考。 关键词 :鲟鱼，养殖，现状，发展趋势 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 鲟鱼(Acipenser sturio Linnaeus)隶属于硬骨鱼纲、辐鳍亚纲、硬鳞总目、鲟形目，包括鲟科和匙吻鲟科2科共27个品种，是现存最古老的原始硬骨鱼类。鲟鱼不仅生长迅速、体型巨大、肉质鲜美、营养价值高，且由其鱼卵加工而成的鱼子酱是“世界三大珍馐”之一，被誉为“黑珍珠”。20世纪80年代以前，全球鲟鱼主要来源于野生捕捞，但由于过度捕捞、环境恶化等原因，鲟鱼捕捞产量急剧减少，人工养殖鲟鱼逐渐兴起 [ 1 ]。我国的鲟鱼养殖产业兴起与上世纪九十年代，目前已发展成为世界鲟鱼养殖产量第一大国和鲟鱼子酱加工出口第一大国。