DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 目的：探讨同型半胱氨酸HCY对鼻咽癌CNE-2细胞侵袭和转移能力的影响及其机制。方法：高浓度HCY处理CNE-2细胞，通过相差显微镜观察细胞形态的改变，通过软琼脂克隆形成以及侵袭和转移实验观察对其克隆形成能力、侵袭和转移能力的影响，并探讨可能的分子机制。结果：HCY处理后，CNE-2细胞从卵圆形向纺锤形转变，伴随着克隆形成能力、侵袭和迁移能力的增强。WB结果显示HCY的处理上调了CNE-2细胞间充质标记物、下调了CNE-2细胞上皮标志物的表达，提示其可能是通过EMT促进CNE-2细胞的恶性转化。 关键词 :同型半胱氨酸，CNE-2，侵袭，转移，上皮间充质转化 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 鼻咽癌是一种在中国华南地区和东南亚高发、侵袭性和转移率最高的头颈恶性肿瘤，很多患者确诊时已经发生转移 [ 1 ]。随着放射治疗方法的不断进步与完善、放化疗的联合应用，鼻咽癌的局部控制率不断提高，远处转移逐渐成为治疗失败的主要原因 [ 1 ] [ 2 ]。因此探索鼻咽癌转移机制是下一步鼻咽癌研究的重点问题。 以往的研究认为高同型半胱氨酸血症与动脉粥样硬化、心血管疾病以及中风的发生密切相关 [ 3 ] ，这可能与同型半胱氨酸能够损伤心血管内皮和平滑肌细胞，进而影响动脉结构和功能有关。除此之外，高同型半胱氨酸血症被认为是充血性心力衰竭、年龄相关的黄斑变性以及阿尔兹海默症的诱发因素 [ 4 ]。而近年来，高同型半胱氨酸血症在肿瘤中作用受到更多关注 [ 5 ]。但是，在鼻咽癌的发生和转移中，同型半胱氨酸(Homocysteine， HCY)发挥什么样的作用尚未见相关文献报道。 研究表明上皮间充质转化(Epithelial-mesenchymal Transition， EMT)与肿瘤的转移密切相关。EMT在胚胎形成、纤维化和肿瘤侵袭过程中均会发生，细胞连接的缺失伴随着上皮标志物表达的减少和间充质标志物的增多为EMT的主要特征 [ 6 ]。文献表明EMT与鼻咽癌的转移密切相关，抑制鼻咽癌的EMT之后能够观察到鼻咽癌的转移受到明显抑制 [ 7 ] [ 8 ]。那么同型半胱氨酸是否也是通过EMT参与鼻咽癌细胞的转移呢？这些就是本文主要探讨的问题。
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user: 2. 材料方法 2.1. 细胞培养 鼻咽癌细胞株CNE-2由中山大学肿瘤医院曾木圣教授构建并赠送。CNE-2细胞培养采用DMEM基础培养基(Hyclone)中加入10%胎牛血清(Gibico)，1%青链霉素双抗(100*) (Hyclone)，置于37℃含5% CO 2 培养箱中培养。按需传代、种板。同型半胱氨酸(Homocysteine， Sigma#69453) ddH 2 O溶解后配置成20 mmol/L储存液，按照1:500比例加入培养液中。 2.2. 细胞迁移和侵袭 对数生长期细胞消化成单细胞悬液后，用PBS洗涤离心两次后加入无FBS的DMEM，混匀，按照每孔4 × 10 4 个细胞加入Transwell小室。小室下方放置含10% FBS的DMEM培养液，培养24小时后染色计数。迁移实验需要提前在小室中铺上Matrigel胶，其它同迁移实验。 2.3. 软琼脂克隆形成实验 对数生长期细胞消化后制成单细胞悬液，1.2%琼脂溶液与2 * DMEM以1:1比例混合铺在培养皿底部，0.7%琼脂溶液与2 * DMEM以1:1比例混合后加入细胞悬液，待底层溶液凝固后铺在上层。待上层琼脂凝固后，加入适量培养液覆盖表面，置于培养箱中连续培养10~14天后显微镜观察计数，只计数细胞数大于50个的克隆。 2.4. Westernblot 处理过的细胞充分裂解后、定量，与10×变性缓冲液9:1的比例配置上样缓冲液后，100℃煮沸5 min，与蛋白marker一起加入SDS-PAGE凝胶的上样孔中(12%分离胶和5%浓缩胶)，80 V电泳30 min，120 V电泳90 min；后以300 mA恒流电转180 min (注意降温，防止干膜)，将凝胶上的蛋白转移至PVDF膜(Merck Millipore)；将膜用7%脱脂牛奶封闭60 min，加入一抗β-actin (Sigma #A5441)、β-catenin (CST #9582S)以及E-cadherin (BD #610181) 4℃振摇过夜，次日洗膜后，加入二抗4℃孵育4 h。洗膜后成像。 2.5. 统计学方法 统计学分析采用SPSS 18.0软件，两组定量资料之间的差异分析采用t检验，P < 0.05差异认为有统计学意义。
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user: 3. 结果 3.1. HCY处理改变CNE-2细胞形态 参考文献采用浓度为5 μmol/L~15 μmol/L同型半胱氨酸处理细胞 [ 9 ] ，故我们将同型半胱氨酸储存液(HCY)分别按照1:2000、1:1000、1:500 (终浓度分别为10 μmol/L、20 μmol/L、40 μmol/L)的比例加入培养基中，连续培养CNE-2细胞72 h，中间需传代一次，贴壁10小时后相差显微镜观察，发现与对照组相比，只有40 μmol/L处理组鼻咽癌CNE-2细胞形态发生了明显的改变，从原来的卵圆形向纺锤形转变(图1)。 图1. HCY影响CNE-2的细胞形态 3.2. HCY促进CNE-2细胞克隆形成能力 我们采用软琼脂克隆形成实验观察HCY处理后细胞形态的改变对CNE-2细胞克隆形成能力的影响。将HCY处理后的CNE-2细胞消化后吹打成单个细胞，六孔板每孔接种1 × 10 4 个细胞，10天后观察计数发现，与对照组相比，HCY处理的CNE-2细胞在软琼脂培养基中形成的克隆更多、更大，t检验发现两组之间差异具有统计学意义(图2)。 图2. HCY处理增强CNE-2细胞的克隆形成能力 3.3. HCY处理促进CNE-2细胞的侵袭和迁移 我们采用侵袭和迁移实验反映HCY处理对细胞侵袭迁移能力的影响。细胞种板24小时后，与对照组相比，HCY处理组迁移和侵袭的能力显著增强，差异有统计学意义(图3)。 图3. HCY处理提高了CNE-2细胞的侵袭和迁移能力 3.4. HCY通过EMT促进CNE-2细胞的侵袭和转移 前面的研究已经发现HCY处理能够改变鼻咽癌细胞形态，促进其克隆形成、侵袭以及迁移能力，那么其分子学基础是什么呢？我们检测了HCY处理后CNE-2细胞上皮标志物E-cadherin和间皮标志物β-catenin的表达情况，结果发现与对照组相比，HCY处理组E-cadherin表达水平明显降低，而β-catenin显著增高，且具有明显的浓度依赖效应(图4)。 图4. HCY改变CNE-2细胞的上皮和间充质标志物的表达水平
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user: 4. 讨论 本文通过软琼脂克隆形成实验、侵袭和迁移实验发现高浓度HCY处理能够增强鼻咽癌细胞的单克隆形成能力以及转移和侵袭能力，进一步研究结果验证HCY可能是通过调控鼻咽癌细胞EMT、改变细胞形态从而发挥促进肿瘤转移的作用。因此我们首次发现HCY能够促进鼻咽癌细胞转移，并且提出了可能的发生机制。 Chiang FF实验室的研究表明血浆高水平的同型半胱氨酸与结肠癌的发病风险存在一定相关性 [ 5 ]。Almadori G团队的研究结果表明，与吸烟对照组和不吸烟对照组相比，血浆同型半胱氨酸水平在头颈部鳞状细胞癌患者中明显升高，提示高同型半胱氨酸血症可能是促进肿瘤发生发展的重要因素 [ 10 ]。也有研究结果显示放射治疗后鼻咽癌患者血浆HCY水平较治疗前明显下降，表明HCY水平的降低可能提示鼻咽癌的好转。但是关于高同型半胱氨酸血症与鼻咽癌细胞转移之间关系的研究未见报道。本文首先发现HCY处理能够改变鼻咽癌细胞的形态，使其恶性转化向纺锤体样改变，进一步通过软琼脂克隆形成以及体外的侵袭和迁移实验验证了HCY对CNE-2细胞侵袭能力的促进作用。这些实验结果表明HCY处理使CNE-2发生了恶性转化，增强了CNE-2细胞侵袭和转移的能力。那么，HCY促进CNE-2侵袭和转移的机制是什么呢？文献报道高水平HCY能够通过表观遗传学促进乳腺癌的发生和发展 [ 11 ] ，本人之前的研究发现低表达的色素上皮衍生因子(Pigment Epithelium Derived Factor， PEDF)能够通过诱导鼻咽癌细胞发生上皮间充质转化(Epithelial-mesenchymal Transition， EMT)促进其侵袭和转移 [ 12 ] ，那么同型半胱氨酸是否也是通过影响鼻咽癌细胞EMT从而改变其细胞行为的呢？EMT是鼻咽癌转移的重要发生机制 [ 7 ] ，我们通过WB实验发现HCY处理能够使CNE-2细胞上皮细胞标志物E-cadherin表达明显下调，间充质标志物β-catenin表达显著上调，提示HCY可能是通过EMT进而促进CNE-2细胞恶性转化的。 本研究发现HCY能够通过EMT促进鼻咽癌细胞侵袭和转移，这些结果提示高同型半胱氨酸血症的病人发生肿瘤转移的风险可能较正常人是升高的，为肿瘤转移的监测提供了一个可选择的指标。
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user: 摘 要 在稳定热源流过多层介质材料的传热过程中，温度会随时间和位置发生变化。本文分析了稳定热源通过多层介质传热的温度分布，运用热传导方程导出了热稳定后的温度分布以及最内层材料温度随时间的变化关系。本文的方法适用于多种隔热材料的复合问题，可求出多层介质各层温度随时间的变化规律。 关键词 :多层介质，热传导，隔热材料 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 多层材料在传热过程中，不同介质材料会导致不同的温度分布。温度在材料内部随着位置而变化，材料最内侧的温度会随热传递的时间而变化。这类问题从20世纪80年代开始一直被广泛研究。1981年，顾延安研究了保温层外壁面温度，以及它的计算方法，通过理论推导给出了一种计算热损失的方法 [ 1 ] 。2007年，白净选用第一类边界条件下的柱坐标形式的导热微分方程对圆筒壁内的温度分布进行计算和分析，得出结论等温面的热流密度相同 [ 2 ] 。曾剑等考虑了一类热传导方程中间断扩散系数的反问题，证明了时间相对较小时，极小元的唯一性和稳定性 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。2018年，陈大伟利用热传导方程的差分格式对一维热传导方程的数值解进行计算并绘成图，从而直观地得到热传导媒介上的温度时空分布 [ 7 ] 。目前，对于热传导方程解的研究并以此得到热传导媒介在传热过程中的温度分布的相关研究仍在继续，然而对于将两者与隔热材料相结合以提高复合材料的隔热性能以及对隔热时间的研究仍然较少。该研究对于复合材料隔热性能的提高和隔热材料的选择具备参考价值，在实际生活中的应用也较为广泛，可应用于高温作业服、消防隔热墙等诸多领域，因此具有一定的研究价值。 本文通过实验所得实验数据，利用数学物理方程建立稳定状态下的温度分布模型，包括复合介质各分界面的温度变化和多层材料内侧温度随时间的变化。将该热传导模型和实验曲线进行对比，验证模型的正确性。
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user: 2. 模型的建立 2.1. 热传递温度分布 将多层介质的传热过程视为沿径向的一维运动，方向由外侧指向内侧，零点为该多层材料最外侧处(如图1)。 图1. 多层介质一维分布示意图 由傅里叶定律和能量守恒定律得出温度随时间和位置变化的方程 [ 8 ] ： ∂ u ( x ， t ) ∂ t − a 2 ∂ 2 u ( x ， t ) ∂ x 2 = 0 ， (1) 其中 a 2 = λ / c ρ ， 为导热系数，c为比热容， ρ 为密度。设多层介质总厚度为d，初值条件满足外界环境温度恒为 T 1 ，稳定后内侧温度为 T 5 ，即满足 u ( x = 0 ， t ) = T 1 ， u ( d ， t = ∞ ) = T 5 . (2) 分离变量令试探解 u ( x ， t ) = X ( x ) T ( t ) ，带入(1)求解得 [ 8 ] ： X k ( x ) = p k cos ( ω k x ) + q k sin ( ω k x ) ， (3) T k ( t ) = n k e − a 2 ω k 2 t ( k = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ) (4) 其中系数 p k ， q k ， n k 由初值条件决定， ω k = k π / d 。方程(1)的一般解可表示为 u ( x ， t ) = ∑ k X k ( x ) T k ( t ) (5) 设多层介质对应I、II、III、IV层的厚度分别为 d 1 ， d 2 ， d 3 ， d 4 ，导热系数分别为 λ 1 ， λ 2 ， λ 3 ， λ 4 。介质中间相邻两层分界面的温度分别为 T 2 ， T 3 ， T 4 。对于稳定的导热过程，每一层的导热速率均相等，由热量流守恒条件得每层传递的热量 Q i ( i = 1 ， 2 ， 3 ， 4 )为 Q i = A λ i d i ( T i − T i + 1 ) . 这里A为传热横截面积。当热传导处于稳定状态时，有 Δ T 1 ， 2 R 1 = Δ T 2 ， 3 R 2 = Δ T 3 ， 4 R 3 = Δ T 4 ， 5 R 4 ≡ Q ， (6) 其中 R i = d i λ A 为热阻， Δ T i ， i + 1 = T i − T i + 1 。利用 Δ T i ， i + 1 = Q × R i 可求得各层分界面的温度差以及各层面的温度。 2.2. 温度稳定前多层材料最内侧温度随时间的变化 将复合材料两两融合可得出复合材料的密度、热容、导热系数，它们的计算公式为 [ 9 ] ： ρ = ρ 1 v 1 + ρ 2 v 2 v 1 + v 2 ， c = c 1 v 1 + c 2 v 2 v 1 + v 2 ， λ = λ 2 ( λ 2 λ 1 − 1 ) v 1 + 1 (7) 其中 v i 为相对体积 [ 9 ] 。将以上参数带入(5)式可得到复合材料各分界面的温度及内侧温度随时间的变化曲线，结果可表示为 u ( x = d ， t ) = C 1 e − a 2 ω 2 t + C 0 ， (8) 其中常系数 C 1 、 C 0 可通过初始条件和边界条件求出。
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user: 3. 计算模拟结果与讨论 以2018年全国大学生数学建模大赛A题实验数据为依托，先进行一个初步验证。实验中各层材料的导热系数、密度及比热容如下表1所示。 Table 1 The parameter for related material 序号 厚度 (mm) 密度ρ (kg/m 3 ) 导热系数c (W∙m −1 ∙K −1 ) 比热容λ (J∙kg −1 ∙K −1 ) I 0.6 300 0.082 1377 II 6 862 0.37 2100 III 3.6 74.2 0.045 1726 IV 5 1.18 0.028 1005 表1. 各层材料相关参数 外界环境温度恒为75℃，内层初始温度为37℃，传热稳定后内层温度稳定在48.08℃。由(7)可得到复合材料的相关参数： ρ = 370.07 ，   c = 1622.68 ，   λ = 0.053 ，   d = 15.2 将以上参数带入(5)并考虑边界条件 u ( x = d ， t = 0 ) = 37 ˚ C ， u ( x = d ， t = ∞ ) = 48.08 ˚ C 得： u ( x = 15.2 ， t ) = − 11.08 e − 0.0038 t + 48.08 . 图2给出了该计算结果和实验曲线的对比，从曲线可以看出，上面的关系很好的描述了最内层温度随时间的变化。 图2. 拟合曲线与实验值对比 同理可以得到I、II层接触面，II、III层接触面，III、IV层接触面的温度随时间变化关系。 I、II层接触面： u ( d = 0.6 ， t ) = − 37.302 e − 5.4419 t + 74.302 . II、III层接触面： u ( d = 6.6 ， t ) = − 35.754 e − 0.0385 t + 72.754 . III、IV层接触面： u ( d = 10.2 ， t ) = − 28.117 e − 0.0088 t + 65.117 . 以上温度变化曲线如图3所示(蓝线为I、II层接触面，红线为II、III层接触面，绿线为III、IV层接触面)，可以发现，各层传热速率的大小关系为：I > II > III。 图3. 三个接触面的温度随时间变化曲线
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user: 4. 实验探究 为了进一步验证稳恒热源热传递的温度分布，去如表2所示的集中材料，分别测量并记录恒温热源的温度和材料层的初始温度。将材料层固定在恒温热源之前并同时开始计时，每隔一分钟测量并记录此刻材料最外层的温度，直至最外层温度稳定，实验结果如图4所示。 Table 2 The parameter for related material 序号 名称 厚度 (mm) 密度ρ (kg/m 3 ) 导热系数c (W∙m −1 ∙K −1 ) 比热容λ (J∙kg −1 ∙K −1 ) I 聚苯乙烯泡沫 2.34 30 0.042 1380 II 聚乙烯泡沫 1.66 100 0.047 1380 III 玻璃板 2.24 2500 0.76 840 IV 纸板 5.00 380 0.14 1800 表2. 各层材料相关参数 实验中，热源恒温为85.7℃，材料的初始温度为26.7℃，材料稳定后的温度为50.0℃。经计算，复合后材料的相关参数为： ρ = 1185.5 ，   c = 1210.1 ，   λ = 0.097 ，   d = 11.04 理论曲线可求得为： u ( d = 11.04 ， t ) = − 23.3 e − 0.0055 t + 50 将实验值与理论曲线对比可知，实验数据与理论曲线基本相符。所以，此模型可运用于符合隔热材料，建筑墙面等的设计中。 图4. 拟合曲线与实验值对比
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user: 5. 总结 本文将稳定热源沿圆筒径向的热传递抽象为一维过程，用热传导方程研究了多层复合材料的热传导规律。通过复合介质的比热容、热导率和密度参数，我们求出了热稳定后各层介质分界面的温度分布，同时得到了介质内层温度的变化。从理论和实验曲线的对比发现，该模型很好地描述了复合介质的热传导问题。对复合介质的热传导规律的研究在各行各业有着非常广泛的应用，对复合隔热材料的研发有着非常重要的意义。仍需指出，本文只考虑了分离的时间和空间变量；二者同为变量的情况较为复杂，有待进一步深入研究。
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user: 摘 要 在挖掘生物疾病数据的过程中经常受到强噪声扰动，会使得数据挖掘不准确，此时一些用于挖掘临界点信号的传统方法失效。本文中采取基于个体特定网络的概率分布嵌入的方法研究肝癌和前列腺癌两个时序列数据，检测疾病恶性突变的临界信号，进而预测疾病的突变点。这一工作的理论基础在于通过概率分布嵌入变换将原系统的样本状态的大噪声数据变成样本概率分布的小噪声数据，再建立个体特定网络。发现可以很好的降低数据受到的噪声干扰并且解决了样本数据少的问题。然后基于动态网络生物标志物来检测疾病突变的信号，最后对这些生物标志物进行功能分析，发现能够很好地反映临界信号。 关键词 :个体特定网络，概率分布嵌入，矩展开，动态网络生物标志物 Copyright © 2018 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 当复杂系统的阈值被越过时，会有突然的、长期的变化发生，称为临界转变。近来，对于复杂疾病系统的临界信号的研究也越来越多，如果能够很好的检测复杂疾病的临界信号，对于疾病的掌控是非常有用的。一个疾病系统的随时间或参数动力学过程 [ 1 ] 可以分为三个阶段：即前过渡状态、预过渡状态、后过渡状态。1) 在前过渡状态的系统是稳定的，此期间系统缓慢的变化；2) 在预过渡状态的系统是不稳定的，它是前过渡状态的临界情况，给它一个小的扰动或者刺激，系统会进入下一个稳定状态。当系统经过合理的刺激，也可以从这个状态回到上一个稳定状态即前过渡状态；3) 后过渡状态的系统处于另外一种稳定的状态，代表着已经越过了前过渡状态和预过渡状态，对于复杂疾病系统来说，此时疾病处于严重恶化的阶段，尽管病人经过合理的治疗，但是也很难回到正常状态。在生物疾病数据挖掘过程中，很容易受到噪声的干扰，也有非常多的研究表明，噪声对动力系统的影响导致我们的预测是非常不准确的 [ 2 ] 。同时在实际疾病的诊断过程中，很难获得大量的实验样本数据，导致我们的样本数据很少，甚至只有一个。对于多样本数据的情况，刘 [ 1 ] 等人提出了多样本动态网络生物标志物，可以很好的检测疾病突变的信号。对于噪声干扰的处理，陈 [ 3 ] 、刘 [ 4 ] 、周 [ 5 ] 等人提出了通过矩变换将样本状态转变为样本概率分布，会有一定程度的降低系统噪声。随着生物技术的发展，对细胞基因探测更精准，刘 [ 6 ] 等人提出了只有一个实验样本数据时，建立个体差异网络模型，很好的解决了样本数据少的问题，并提供了一个很好的思路。 传统多样本降噪的方法 [ 4 ] 为我们提供了多样本概率分布嵌入的方法，将大噪声的样本数据通过矩展开转化为小噪声分布样本数据，然后通过构建动态网络标志物，来预测系统的临界信号。尽管多样本降噪方法可以很好地处理系统所受到的噪声干扰，该方法前提是样本足够多。但对于样本少，甚至只有一个样本时，此时传统多样本降噪方法不适用。本文中对于实验样本数据少并且复杂系统受到噪声强干扰时，结合了概率分布嵌入法和个体特定网络，针对于大噪声的干扰，我们通过一个理论框架即概率分布嵌入模型，将带有大噪声的观测数据通过矩展开的方式转变为高维空间的小噪声分布数据，这里的样本矩对应着一个概率分布，样本状态过渡转变为概率分布过渡，通过预测分布过渡，从而检测出临界信号，达到了降噪的效果。当样本数据较少时，甚至只有一个样本，可以通过个体特定网络方法。利用正常样本建立参考网络，将检测样本加入而构成新的扰动网络，扰动网络和参考网络的差异为个体特定网络，可以准确找到临界点和生物标志物。为了解释方法的可靠性和准确性，将方法应用于肝癌数据(GSE5345)和前列腺癌数据(GSE80018)，均成功的探测了临界点信号。并利用STRING得到的蛋白质交互网络，通过Cytoscape作出疾病基因动态变化圆盘图和翻转图，发现动态网络生物标志物中的基因表达临界前后发生了明显的翻转。另外通过对标志物中的基因进行生存功能分析，发现与疾病存活率有很强的关联，说明方法是可靠的。
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user: 3. 基于个体特定网络概率嵌入法算法流程 基于上述理论基础，对于给定数据，当样本数据只有一个样本时，此时我们结合了概率分布嵌入法和个体特定网络，计算个体特定网络概率嵌入法动态网络标志物综合指标 Δ I S C I ，具体步骤如下： 第一步：标准化 N = D 正 常 − M e a n ( D 正 常 ) S t d ( D 正 常 ) (12) D = D 疾 病 − M e a n ( D 正 常 ) S t d ( D 正 常 ) (13) D 正 常 表示正常样本的数据， D 疾 病 表示疾病样本的数据，N和D分别表示标准化正常样本和疾病样本的数据， M e a n ( D 正 常 ) ， S t d ( D 正 常 ) 分别表示正常样本的均值和标准差。 第二步：筛选基因 在每个时间点，设置显著性水平p < 0.05或者p < 0.01对数据进行T-检验，以及差异表达挑选出在正常样本和疾病样本间具有显著差异的基因。 第三步：矩升维 计算每个样本每个时间点的一阶矩和二阶矩。 第四步：计算基因表达偏差 Δ E D Δ E D = | g − g ¯ | (14) 计算每个基因表达偏差值，设置合理的阈值筛选基因，其中g表示疾病样本基因的表达值， g ¯ 正常样本基因的表达值均值。 第五步：确定DNB和计算 Δ I S C I 首先利用皮尔逊相关系数差值的绝对值对基因聚类。根据理论可知，当新的测试样本是疾病样本的时候，表达偏差会突然增大，同时皮尔逊相关系数差值也会显著增大，此时找出聚类结果满足 Δ I S C I 综合指标三个条件即可确定备选的DNB，从而确定DNB。 计算综合指标 Δ I S C I ， Δ I S C I = Δ E D × Δ P C C i n Δ P C C o u t + ε (15) 其中， 是基因表达偏差， 表示DNB组内基因扰动网络与参考网络差绝对值的均值， Δ P C C o u t 表示非DNB基因的扰动网络与参考网络差的绝对值的均值。
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user: 4. 应用 接下来我们将上面方法应用在肝癌数据(GSE80018)和前列腺癌数据(GSE5345) (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gds/?term=)，数据下载自NCBI的GEO数据库，当样本数据少，基于个体特定网络概率嵌入法能够依据少量样本数据检测临界信号确定临界点，根据计算两个数据的个体特定网络标志物综合指标 确定时间点。根据肝癌数据，利用个体特定网络概率嵌入法检测到5个样本均在第3天的时候发生突变(图2(a))，并且此时分别有动态网络标志物235，298，210，271，260个，其中包含转录因子，他们两两之间共同基因分别有162，142，162，154，145，173，157，152，152，166，并且对这237个基因进行生存分析等功能分析，并通过肝癌动态网络标志物以及STRING得到的蛋白质交互网络，利用CytoScape画出疾病基因动态变化过程圆盘图和翻转网络(图2(c)，图2(d)，结果与实验观测吻合，实验数据是苯巴比妥(PB)介导的体内肝肿瘤促进早期阶段的分子和病理扰动的时间序列，在自由采食PB (饮用水中0.05% [wt/vol])给药的小鼠中进行动力学研究(治疗1，3，7，14，28，57和91天)，PB处理影响肝脏中大量基因的转录，在研究的至少一个时间点内显着失调的约2000个基因。因为细胞周期/有丝分裂相关基因的瞬时上调，在PB处理1天后检测到最大数量的转录变化。同时药物代谢基因被强烈上调以及在整个13周的研究中它们的表达仍然很高。并且和转录分析一致，PB诱导的异生素代谢酶(包括CYP450酶和还原酶POR)的蛋白质水平变化明显，检测到的最显着的组织病理学异常是从PB治疗7天开始观察到的肝细胞肥大，并且在稍后的时间点严重程度增加 [ 11 ] 。根据前列腺癌数据，利用个体特定网络概率嵌入法检测到4个样本均在第24小时的时候发生突变(图2(b))，并且此时分别有动态网络标志物220，257，253，230个，其中包含转录因子，它们两两之间共同基因分别有112，87，90，90，90，127，并通过对这161基因进行生存分析等功能分析。结果与实验观测吻合，用合成雄激素(R1881)或乙醇载体(对照)处理前列腺癌细胞系LNCaP，并在几个时间点(0、6、9、12、18、24和48小时)采集RNA进行分离。用微阵列(SAM)的显着性分析来鉴定在暴露于雄激素后0~48小时的时间段中显示出统计学上显着的水平变化的转录物。研究显示雄激素调节的内含子RNA可以根据雄激素暴露后不同的表达时间模式分为三组。簇I含有RNA，其在雄激素暴露后24小时内水平下调2~3倍，并在48小时后恢复。簇II和III包括内含子RNA，其在24小时内被雄激素上调并且随后恢复。簇II分组的RNA增加了2~3倍，而簇III分组的RNA被上调了3~6倍 [ 12 ] 。
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user: 5. 总结 针对于数据受到强噪声的干扰和实验数据样本少的情况，结合了概率分布嵌入法和个体特定网络，首先通过概率分布嵌入，将样本状态数据转化为概率状态数据，此时低维的大噪声数据转化为高维的小噪声数据，再通过利用正常样本建立的参考网络与加入实验样本建立的扰动网络，构造个体特定网络，通过验证综合指标，找出动态网络生物标志物，可以很好的探测疾病的临界信号。 对于一些实际数据，很难用确定性方程表达刻画，个体特定网络概率分布嵌入法同样适用于非确定性复杂系统，此时用于肝癌数据和前列腺癌数据，都成功的探测出了临界信号(图2(a)，图2(b))。对于肝癌数据，利用动态网络生物标志物和生存分析找出23个基因(ATG9A， BDH1， CENPW， DPY19L2， GXYLT1， INHBA， MLF1， NEDD4， PA2D4， PAH， PKIA， POU2F1， PTPN12， RGS5， RUSC2， SEH1L， SV2A， TCP1， THAP4， TRPM6， TUBGCP， TXLNA， VAX1)当这些表达异常时，肝癌患者存活率下降，生存时间变短(图3(a))。这些基因中很多被证明和癌症的发展以及病变有关，含有TCP1的伴侣蛋白CCT8会促进肝癌细胞增殖 [ 13 ] ，MLF1在神经母细胞瘤肿瘤发生中起重要作用 [ 14 ] ，BDH1肝脏脂质分解代谢有关，对肝功能的影响是至关重要的 [ 15 ] 。对于前列腺癌数据，利用动态网络生物标志物和生存分析找出15个基因(CCNA2， CSNK1D， CSNK1G2， ECT2， FOXN2， HOXB6， HPGD， LIMK1， MAGI1， PLK1， PTBP1， RAD51AP1， RALB， SEMA4D， 图2. 基于个体特定网络分布嵌入法检测真实数据集的临界信号和肝癌圆盘图以及翻转网络 图3. 基于个体特定网络概率嵌入法生物标志物的肝癌和前列腺癌生存分析 SMARCA4)当这些表达异常时，前列腺癌患者存活率下降，生存时间变短(图3(b))。同样这些基因很多被研究证实与前列腺癌的病变有关，其中CCNA2的下调可以有效抑制癌细胞的增殖和迁移，并诱导细胞凋亡和细胞周期停滞 [ 16 ] ，ECT2和癌症细胞分裂以及细胞周期密切相关，PLK1协同调节转录激活因子STAT3或者直接作为复合物与STAT3结合促进癌细胞迁移 [ 17 ] ，可以发现这些基因和前列腺癌的病变发展密切相关。
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user: 摘 要 本文根据信托公司业务特征构建信托公司声誉风险评价指标体系，选取我国信托公司2012~2015年的数据，基于结构方程构建声誉风险评价模型，实证分析产品和服务、工作环境、情感诉求、愿景和领导力、财务状况5类外生潜变量对于内生潜变量声誉风险的影响程度。研究结果显示，产品和服务、愿景和领导力以及财务状况对声誉风险有显著影响，且影响程度依次减弱。 关键词 :信托公司，声誉风险，PLS-SEM，评价 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 习近平总书记在2017年全国金融工作会议上强调，防止发生系统性金融风险是金融工作的永恒主题。原银监会主席尚福林在2016年中国信托业年会指出，信托业应避免片面强调业务的快速拓展、风险管理简单粗犷等问题，积极构建与业务发展相匹配的科学的风险管理体系，实现风险可控下的稳步发展。由于信托业基于当事人之间的信任而产生，因此，信用是信托公司立身的根本，声誉是信托公司生存的基础，声誉风险成为管理链条的首要风险，一旦声誉受损，各利益相关者对其产生负面印象、失去信心，最终影响信托公司的经营业绩和财务状况。因此，厘清、识别和评价信托公司声誉风险的影响因素对其有效控制声誉风险、实现可持续发展具有重要意义。 中国银监会于2009年发布《商业银行声誉风险管理指引》(以下简称《管理指引》)，指明公司治理及风险管控必须考虑声誉风险模块，尽管《管理指引》对声誉风险管理机制、办法、相关制度、监管原则提出了要求，但是，并未制定一套科学且具有可操作性的声誉风险评价标准，进而导致声誉风险具体监管措施不到位；同时，现有研究多局限于理论分析层面，鲜有声誉风险实证研究。本文拟通过基于偏最小二乘的结构方程模型(PLS-SEM)对信托公司声誉风险的多个影响因素进行探究评价，为信托公司控制声誉风险提供借鉴。
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user: 2. 文献综述 Kreps等人(1982)利用博弈论原理，提出了著名的KMRW定理，证明企业声誉的存在 [ 1 ] 。Csiszar，Heidrich (2006)将声誉风险列入金融行业前五大风险 [ 2 ] 。Fiordelisi，Soana (2013)提出声誉受损受规模、资本、经营等多种因素影响 [ 3 ] 。 国内学者缪荣、茅宁(2005)把对公司声誉的考量分为广度、强度和美誉度三个维度 [ 4 ] ；谭继舜(2017)提出目前企业管理重中之重是对企业声誉的管控，并将声誉分企业能力与道德两个维度 [ 5 ] ；毕翼(2013)认为构建商业银行声誉风险预警体系是加强声誉风险控制和管理的有效措施 [ 6 ] ；李鹏(2010)全面考量了声誉风险的来源，基于通用的Harris-Fombrun体系、采用层次分析法(AHP)构建预警指标体系 [ 7 ] ；崔亚(2014)将保险行业声誉风险视为行业系统性风险的一种情形 [ 8 ] ；赵志刚(2014)认为商业银行亟须进行声誉风险管理体系的创新，积极适应舆情环境的变化 [ 9 ] 。张强(2014)等对我国银行业6年的声誉事件进行汇总梳理，构建声誉风险评价体系，并运用贝叶斯网络模型，对国有商业银行声誉损失数据进行考量 [ 10 ] 。 综上所述，随着经济的发展，尽管国内外学者对声誉风险的研究逐渐增多，但是，将关注点聚焦在信托行业的文献依然很少，而且多局限于理论分析层面，鲜有涉及实证研究。因此，本文借鉴Harris-Fombrun声誉框架，参考《管理指引》，研究信托公司的特点，构建我国信托公司声誉风险评价体系，借助结构方程模型对所选样本的声誉风险影响因素进行评价，基于理论研究与实证检验双重视角，为我国信托公司声誉风险评价提供新的思路和方法。
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user: 3. 信托公司声誉风险评价体系 3.1. 信托公司业务模式特征 首先，信托资产的独立性是信托行业区别于其他金融机构财产制度的基本特征。其资产分为固有资产以及信托资产两部分，信托公司作为受托人必须将信托资产与固有资产区别管理、分别记账。固有资产表明信托公司的规模实力，也是信托公司有效履行受托人义务的前提条件，信托资产则是信托公司主营业务状况的集中体现。二者的增长率不仅有力说明信托公司领导者的领导力以及对公司未来发展愿景的清晰规划，而且影响投资人对信托公司的尊重和认可。 其次，向自主管理型业务转型。2007年“新两规”实施以来，信托公司逐步回归“受人之托，代人理财”的信托主业，信托业务收入保持持续增长之势的同时，盈利模式由以固有资产投资为主逐步调整为以信托业务收入为主。信托公司在开展银信合作业务期间，单纯提供信托通道，收取低廉的通道费，业务模式简单并以被动式管理为主。2010年，银监会出台一系列政策，引导信托公司尽快实现业务转型，培育自主管理能力，并且将信托公司评价体系中的规模导向转移到自主管理能力导向，增加了主动管理信托业务规模等指标，强调发展自主管理型的业务。 3.2. 信托公司声誉风险评价指标体系构建 本文以信托公司作为研究对象，借鉴国内外声誉风险评价标准和文献，依据Harris-Fombrun声誉指数的指标体系框架，并结合信托行业上述特点和信托公司财务信息的实际披露情况，遵循全面、可行、系统和科学性等原则构建信托公司声誉风险评价指标体系，见表1。 Table 1 The evaluation index system of trust company reputation ris 潜在变量 观测变量 信托公司声誉风险评价指标体系 工作环境方面 工作环境组织有序 员工年平均工资增长率 工作环境优越 本科及以上员工比例 员工有竞争力 情感诉求方面 认可并尊重该公司 资产管理规模 认定公司可信任 综合实力排行 对公司有好感 产品和服务方面 支持公司产品和服务的运作 信托业务收入比率 能提供高质量的产品和服务 总资产周转率 能提供有价值的产品和服务 主动管理型资产占比 公司愿景及领导力方面 优秀管理团队 固有资产增长率 有明确的发展愿景及规划 信托资产增长率 高管平均从业年限 财务状况方面 有较强的盈利能力 流动比率 公司的投资风险较低 资产负债率 社会责任方面 支持公益事业 公益事业捐款增长率 对环境负责 对人们友善 表1. 信托公司声誉风险评价指标体系 表1中的高管平均从业年限和公益事业捐款信息，信托公司年度报告中并未披露，本文不予以考虑。因此，本文信托公司声誉风险评价指标体系共包含五个维度11个细化指标。 3.3. 信托公司声誉风险变量的选择 根据《商业银行声誉风险管理指引》与国内外关于声誉风险的研究现状，声誉风险的测评国内外学者们众说纷纭。本文选定盈利能力作为信托公司声誉风险的指标变量。首先，声誉的好坏直接反映出业务扩展规模的大小与经营业绩的多少。其次，经营业绩高，信用风险相对会低，客户会对企业充满信心同时又会影响公众的评价；据此传导机制，能够扩大企业规模，降低声誉风险。因此，本文选取资产收益率、信托报酬率和资本利润率三个盈利能力指标测度信托公司的声誉风险，使之声誉风险具有可测量性。
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user: 4. 研究方法与模型构建 4.1. 研究方法 结构方程模型(SEM)是一种综合性统计分析方法，与传统的统计分析模型相比，限制条件较少，可以处理多个因变量，自变量以及因变量可以含有测量误差。尤其基于偏最小二乘(PLS)的结构分析方法，对样本数量不存在过高要求，能够对相对复杂的模型进行估计，没有严格要求变量以及误差分布情况，实现了外模型(测量模型)与内模型(结构方程模型)同时计算处理。根据上述分析，本文选用PLS-SEM模型对信托公司声誉风险影响因素进行评价研究。 PLS-SEM模型包含外模型(测量模型)与内模型(结构方程模型)。 其中，外模型检验了潜在变量和观测变量之间的关系。由于潜在变量无法进行直接测量，因此需要通过观察变量间接推测得知，分为两个方程来描述。 对自变量而言，其测量方程(外模型1)如下： X = λ x ξ 1 + δ (1) 对因变量而言，其测量方程(外模型2)如下： X = λ x ξ 2 + δ (2) 其中， λ x 为权重(因子载荷量)， δ 为X变量的残差项， ξ 1 为外生构念， ξ 2 为内生构念。 内模型检验了潜在自变量与潜在因变量之间直接的影响，即因果关系。 其结构方程(内模型)如下： ξ 2 = β 12 ξ 1 + ς 2 (3) 其中， β 12 为回归系数， ς 2 为内生构念 ξ 2 的估计残差。 4.2. 研究假设 从委托者的心理着手，情感诉求抓住委托者的情感需要，诉求信托公司的产品和服务能否满足其需求，影响委托者对信托公司的评价，进而产生巨大的影响力。故提出假设： 假设 1 (H1)：情感诉求与信托公司声誉之间存在正相关关系； 愿景领导理论认为企业发展的动力是计划远期发展的景象， 清晰的愿景有利于建立强大的企业声誉。企业领导者应了解员工、构建信任、建立共同奋斗的愿景(胡剑影等，2008) [ 11 ] 。具有较高水平的高管能够使信托公司的内外部相关者充分相信其管理好公司的能力，进而对于信托公司的声誉给予更高的评价。故提出假设： 假设 2 (H2)：愿景和领导力与信托公司声誉之间存在正相关关系； 获得经济利润是企业长期持续发展的基本保证。声誉的主要影响因素是公司的财务状况(刘靓，2006) [ 12 ] 。亦或对购买者来说产品价格可以显示其质量，那么，对于企业外部利益相关者而言，良好的财务业绩也能体现出企业内在质量。故提出假设： 假设 3 (H3)：财务状况与信托公司声誉之间存在正相关关系； 根据人本管理思想，管理环境是其核心要素。除了硬件设施之外，人文环境也属于公司的工作环境，这是激励员工工作的重要保障。重视员工的职业发展通道及相关培训，可以吸引高层次人才，令员工产生强烈归属感、保持工作积极性(缪荣等，2005) [ 4 ] 。因此，评价企业的声誉必须考虑企业员工的工作环境因素，故提出假设： 假设 4 (H4)：工作环境与信托公司声誉之间存在正相关关系； 根据品牌营销策划理论，公司产品的质量和服务的水平对声誉有重大影响。在全球化一体化背景之下，依然保持良好发展态势的都是产品质量过硬、服务水平优良的公司(董立人等，2002) [ 13 ] 。故提出假设： 假设 5 (H5)：产品和服务与信托公司声誉之间存在正相关关系。
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user: 5. 实证研究 5.1. 样本选取和数据来源 本文选取2012~2015年信托公司财务数据为研究样本，所有数据来自于用益信托网、《中国信托业年鉴》以及各信托公司财务报表，并按以下标准对初始样本进行剔除和处理： 1) 选取4年指标数据完整的样本； 2) 剔除含有极端值的样本； 3) 对逆向指标进行正向化处理。 在遵从上述原则的基础上，本文搜集整理了192组信托公司的财务数据作为最终样本。 5.2. 模型评估及结果解读 5.2.1. 测量模型测评结果 本文运用smartpls 3.0软件对所设定的模型进行计算，测量模型的标准因子负荷系数，反映了各个观测变量与其对应的潜变量之间的关系，如图1所示。 图1. 测量模型的标准因子负荷系数 图1可见，首先，主动管理型信托资产占比和总资产周转率的标准因子负荷系数分别达到0.787和0.865，对产品和服务的解释程度较好；其次，信托资产增长率、固有资产增长率的标准因子负荷系数分别为0.681和0.853，很好的体现了公司愿景和领导力；第三，流动比率和资产负债率的标准因子负荷系数分别达到84.4%和72.1%，能够解释财务状况的70%以上；第四，员工年平均工资增长率对工作环境以及资产管理规模对情感诉求的解释程度均在90%以上；最后，信托报酬率、资产收益率和资本利润率三个盈利能力指标充分说明了信托公司的声誉风险，解释程度在75%以上。 5.2.2. 测量模型信度和效度评价 本文运用smartpls 3.0软件，选取潜在变量组成信度进行模型信度评价，选取平均方差萃取进行效度评价。 1) 潜在变量组成信度(Composite Reliability， CR)指构念内部变量的一致性，可以用来进行信度评价。若潜在变量的CR值越高，其测量变量是高度相关的，表示他们都在衡量相同的潜在变量，愈能测出该潜在变量。一般而言，探索性研究的标准值需要大于0.6。如表2所示。 Table 2 Reliability and validity analysi CR AVE R方 产品和服务 0.716 0.489 声誉风险 0.845 0.645 0.648 工作环境 0.617 0.497 情感诉求 0.689 0.559 愿景和领导力 0.744 0.596 财务状况 0.761 0.616 表2. 信度和效度分析 表2可见，潜在变量组成信度系数皆大于0.6，表示本研究的构念具有良好的内部一致性，所选测量变量可以很好地反映潜在变量。 2) 平均方差萃取(Average Variance Extracted， AVE)代表观测变量能测得多少百分比潜在变量之值，可以进行模型判别效度的分析。指标数值越大，表明效果越好，一般认为，AVE的指标应该大于0.5，表2可见，各潜变量数值基本大于0.5。产品与服务的值为0.489，其原因是信托业务收入比例与产品和服务的相关关系略低；工作环境的值为0.497，其原因是工作环境中的部分数值不够精确。不过两个潜变量AVE值都非常接近0.5，所以认为是有效的。 5.2.3. 模型的解释能力 R方用于衡量结构模型的解释能力。模型检验如表2所示，声誉风险回归方程的R方高达0.648，表明产品和服务、工作环境、情感诉求、愿景和领导力、财务状况对声誉风险的解释度较好，表明该模型具有较好的合理性。 5.2.4. 影响路径分析及假设验证 在PLS-SEM模型中，当t值 > 1.96，表示已达到α值为0.05的显著水平，以 * 表示；当t值 > 2.58，以 ** 表示，表示已达到α值为0.01的显著水平；当t值 > 3.29，则表示已达到α值为0.001的显著水平，以 *** 表示。本文采用smartpls 3.0软件运行Bootstrapping得到t值，运行PLS Algotithm得到路径系数，如图2所示。 图2. 模型参数估计 以t值 > 1.96为显著条件，从图2可以看出，愿景与领导力、财务状况、产品和服务对信托公司的声誉风险有显著影响，存在正相关关系(即H2、H3、H5通过检验)。但工作环境和情感诉求对声誉风险的影响较小，未通过检验。 其原因如下，其一，信托行业一直处于整顿、变革、发展的非稳定状态，从而导致研究结论与假设存在差异；其二，工作环境变量中各公司之间本科及以上员工比例差异较小，每个公司各年差距不大；最后，情感诉求变量中综合实力排行指标是用益信托网根据各信托公司年报数据计算估计而得，68家信托公司仅有两家为上市公司，多数信托公司的年报未经证监会审查，与上市公司相比，信息披露存在缺陷，影响了情感诉求对声誉风险影响的衡量。 潜变量路径系数的大小反映各外生潜变量对声誉风险影响程度的大小。图2可见，产品和服务对声誉风险的影响最大，表明信托公司产品和服务每提高一个单位，企业声誉会相应提升0.801个单位，愿景与领导力、财务状况对声誉的影响依次减弱，其每增加一个单位，声誉分别增加0.226、0.080个单位。 5.2.5. 实证结果分析 本文信托公司声誉风险影响因素中，产品和服务对声誉的影响最大，信托产品的投资者是典型的高净值客户，与其他财产管理模式相比，其透明度较差、标准化程度不高，导致实现即时转让比较困难。如果信托公司提供高质量、有价值的产品和服务，并且不断创新，其声誉相应就会提高。 愿景与领导力对声誉的影响较大。优秀尽责的管理层、清晰明了的发展愿景，与信托公司声誉的提升息息相关。 财务状况对声誉风险的影响通过了显著性检验，但其相关系数为0.080，正相关关系较弱。其原因同样源于我国信托公司的多次清理整顿，导致目前阶段信托业处于非稳定状态，同时，我国信托公司大部分为非上市公司，信息披露具有不完整性，也影响到该指标的最终结果。但是，本文认为，随着信托法规的完善，信托行业逐渐步入理性发展轨道，财务状况必将成为影响信托公司声誉风险的重要因素。
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user: 6. 结论 信托最基本的特征是以信任为基础，要求信托公司首先具备良好的声誉。构建信托公司声誉风险评价指标体系，加强管控，对信托业的健康发展尤为重要。本文基于Harris-Fombrun声誉指数，根据信托公司业务特征构建声誉风险评价指标体系，使用PLS-SEM模型，借助Smartpls3.0软件对2012~2015年信托公司的声誉风险进行评价，得出影响声誉风险各个因素的权重，为信托公司声誉风险的评价提供新的思路和方法，具有重要的现实意义。 研究结果表明，影响信托公司声誉风险的因素有三种，产品和服务对信托公司声誉具有显著的正向影响，其中，反映信托公司能否能提供高质量、有价值的产品和服务的总资产周转率、主动管理型资产占比两个指标是影响信托公司声誉风险的关键因素，是测度与防控声誉风险的重点关注点。愿景和领导力对声誉风险的影响仅次于产品和服务，说明信托资产增长率、固有资产增长率是测量信托公司声誉风险的重要因素。流动比率和资产负债率能够高度反映出一个公司的财务状况，进而对声誉风险产生影响。
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user: 摘 要 作为数字经济的核心，数字贸易的发展将实现跨境电子商务模式的不断升级。文章以敦煌网作为案例研究对象，首先从信息平台、在线支付平台、国际物流体系、供应链金融服务体系入手探寻现阶段我国跨境电商平台数字贸易模式现状，其次聚焦敦煌网在发展数字贸易中的创新模式，最后探讨了跨境电商平台数字贸易发展模式对我国中小企业的竞争力提升的有利影响及其不利影响，并在此基础上对我国中小企业的企业数字化转型提出了相关政策建议。 关键词 :数字贸易，跨境电子商务平台，中小企业，竞争力 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 数字技术正在改变全球商业以及国际贸易的运作方式 [ 1 ] 。在过去二十年中，数字贸易作为与互联网相关的全球经济活动的一部分呈指数增长，越来越多的企业使用电子商务平台、云服务、大数据等来改善产品、服务和交易流程。数字贸易依托互联网技术，显著提高了贸易效率，不仅改变了许多商品和服务的生产和交付方式，而且直接缩短了时空距离，降低了交易成本，提高了效率和效益，其结果是优化了贸易体制，简化了贸易流程，增加了贸易机会 [ 2 ] [ 3 ] 。2017年美国国际贸易委员会(USITC)研究报告指出：目前数字经济贡献了22.5%的全球GDP，其中超过12%的跨境实物贸易通过数字化平台实现，超过50%的跨境服务通过数字化平台完成。作为数字经济的核心，数字贸易的发展将实现跨境电商的升级。这意味着随着云计算、大数据、人工智能等新型数字技术的广泛应用，原来以货物交易活动为主的跨境电子商务，将不断扩展商务活动领域，整合传统产业链，推动生产、贸易活动的数字化、智能化转型。 全球数字贸易新时代的开启，处于发展前沿的中国跨境电商平台，引领作用正日益显著。跨境电商、数字贸易与传统外贸的融合已越来越深入，在网上形成交易的产生订单只是一部分，在整个跨境贸易的环节上，数字革命始于交易，正延展到营销、供应链、金融服务各个领域，跨境电商平台数字化的趋势日渐兴起，数字贸易将成为中国国际贸易发展的未来趋势，其中敦煌网作为全球跨境电商平台领域的领先代表，赋能众多中小企业搭上数字贸易的快车，助力中国品牌制造走向全球 [ 5 ] 。在全球化的背景下，国际经贸合作越来越密切，中国的跨境电子商务平台将会成为众多传统中小企业转型改革的最佳平台。在数字贸易的不断深化中，跨境电子商务平台将通过商业模式持续创新，使得企业联系世界的通路更加规范，形成良好的国际贸易生态圈。同时，由于现阶段的跨境电子商务仍然处于数字贸易的初级阶段，产业的垂直整合力度不够，对传统产业的影响十分有限。而数字贸易突出强调数字技术与传统产业的融合发展，以推动消费互联网向产业互联网转变，并将实现制造业的智能化升级作为最终目标。因而，数字贸易是跨境电子商务未来发展的更高目标 [ 5 ] [ 6 ] 。中国跨境电子商务平台的发展推动了全球贸易的便利化，借助互联网技术手段使得国际贸易走向无国界贸易，加速了世界经济贸易的巨大数字化变革，其将以数字贸易为核心动力赋能中小企业的竞争力的提升，引领中国制造走中国创造。 本文将以敦煌网作为案例研究对象，首先从信息平台、在线支付平台、国际物流体系、供应链金融服务体系入手探寻现阶段我国跨境电商平台数字贸易模式现状，其次聚焦敦煌网在发展数字贸易中的创新模式，最后探讨了跨境电商平台数字贸易发展模式对我国中小企业的竞争力影响，将对我国中小企业的企业数字化转型给予一定的引领性作用和方向。