DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 物流金融信用风险指标体系构建 物流金融信用风险评价指标体系的构建，要充分体现供应链背景下物流核心企业融资的特点。本文基于历史经验法和专家调查法的结合，构建评价指标体系，对物流金融信用风险进行了综合分析和评价。本文中构建风险指标体系中的指标以汪涛教授在文献 [ 3 ] 经济新常态下中小企业互联网融资风险预警机制体系研究为导向并增加部分指标如供应链中的协调合作能力及信用记录等。 首先，通过分析银行及历史研究者研究的信用评价指标得出的体系，了解到当前指标体系主要体现在行业状况和企业综合实力上。本文考虑了第三方物流核心企业的综合实力和供应链中小企业的经营状况，由此得出的初步指标，见表1： Table 1 Logistics financial risk assessment index syste 物 流 金 融 风 险 评 估 指 标 体 系 一级指标 二级指标 三级指标 行业状况 宏观环境 宏观经济状况 行业政策环境 行业发展前景 行业所处阶段 行业竞争强度 3PL融资企业 基本素质 企业规模 员工素质 管理状况 服务能力 仓储 运输 配送 盈利能力 净资产收益率 总资产报酬率 销售利润率 成长能力 净利润增长率 销售收入增长率 资本积累率 短期偿债 速动比率 利息保障倍数 固定费用偿付比率 长期偿债 资产负债率 长期资产适合率 信用记录 以往履约率 供应链及上下游企业 协调合作能力 长期供销合同 合作时间 关系强度 营运状况 净资产收益率 总资产报酬率 销售利润率 信用记录 以往履约率 表1. 物流金融风险评估指标体系 其中包含定量指标及定性指标，样本数据中包含大量财务数据可用于计算定量指标，计算方法如表2所示。 Table 2 Three-level indicators and index descriptio 三级指标 计算公式 净资产收益率 净利润总额/平均净资产总额 × 100% 总资产报酬率 (利润总额 + 利息支出)/平均资产 × 100% 销售利润率 销售利润/销售收入 × 100% 净利润增长率 (本期净利润/上年同期净利润) − 1 销售收入增长率 (当期销售收入/上年同期销售收入 − 1 资本积累率 年末所有者权益增长额 ÷ 年初的所有者权益×100% 速动比率 速动资产/流动负债 × 100% 利息保障倍数 息税前利润/利息支出 固定费用偿付比率 (息税前利润 + 固定费用)/(固定费用 + 利率) 资产负债率 负债总额/资产总额 × 100% 长期资产适合率 (所有者权益 + 长期负债)/(固定资产 + 长期投资) × 100% 表2. 三级指标及指标描述 相关性分析用于计算两两指标间的相关密切程度，相关性指数与密切程度呈正相关关系，一般认为相关系数的临界值为0.6，当指标间相关系数大于该临界值时，需删除其中一个。本文运用软件SPSS15.0计算了本文中指标间相关系数，得出异常指标如表3所示： Table 3 Indicators with large correlation coefficien 保留指标 删除指标 相关系数 销售利润率 总资产报酬率 0.7065 销售增长率 利润增长率、资本积累率 0.6905、0.7904 表3. 相关系数较大指标 同时，对定性指标进行量化处理方便后期数据分析，所以在本文中借鉴对相关领域的学者在定性指标量化过程中均采用的专家评分法。根据一定标准，请若干代表性专家凭借经验给出各项目的评价分值，以该分值的平均分为计算得分，达到定性指标定量化。
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user: 3. 基于支持向量机物流金融信用风险评估模型 物流金融信用风险评估从行业状况，3PL融资企业营运状况及供应链上下游中小企业资信状况和稳定性考虑是否予以贷款。这是典型的二分类问题，即银行信用风险评估是要对申请贷款企业确定“予以贷款”或“不予贷款”两个其中的一个。支持向量机是机器学习的一种方法，广泛而良好的应用在二分类问题中。支持向量机是Corinna Cortes和Vatnik等在1995年提出的机器学习模型，以VC维理论和结构风险最小的原则，从模型精度和学习能力两角度出发，以获得最好的泛化能力。它更好的适用于求解小样本模型及非线性和高维模式识别方面。 3.1. 数学建模 超平面方程 ω Τ x + γ = 0 ，其中 ω = [ ω 1 ， ω 2 ， ⋯ ， ω n ] Τ ， x = [ x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ] Τ 分类间隔方程 d = | ω T x + γ | ‖ ω ‖ ，其中 ‖ ω ‖ 表示 ω 的二范数 约束条件 { ω Τ x i + γ ≥ 1           ∀ y i = 1 ω Τ x i + γ ≤ − 1       ∀ y i = − 1 ，其中 y i 为分类标签 优化目标函数即d最大化支持向量上的点 ω Τ x i + γ = 1 ，任意支持向量上的点 x i 那么，目标函数进一步化简为 d = 1 ‖ ω ‖ 1) 线性分类： 进而， min 1 2 ‖ ω ‖ 2     s .t .   y i ( ω Τ x i + b ) ≥ 1 ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 将二次规划问题转化为对偶问题，即： max Q ( α ) = ∑ i = 1 n α i − 1 2 ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n α i a j y i y j x i T x j s.t. ∑ i = 1 n a i y i = 0 ，且 a i ≥ 0 ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 其中 a i ≥ 0 是为求解而引入的拉格朗日系数，求得最优解分类函数为： max Q ( α ) = 1 2 ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n α i a j y i y j x i T x j − ∑ i = 1 n α i s.t. ∑ i = 1 n a i y i = 0 ，且 a i ≥ 0 ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 数据的非100%线性可分的特征，需引入松弛变量，同意部分数据可以处于超平面的错误的一侧。这样能保证优化目标仍保持不变，此时的约束条件为： s.t. ∑ i = 1 n a i y i = 0 ，且 0 ≤ a i ≤ C ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 则此时求解的问题变为： min ω ， b ， ξ ϕ ( ω ， x ) = 1 2 ω T ω + C ∑ i = 1 n ξ i s.t. 2) 非线性分类： max Q ( α ) = ∑ i = 1 n α i − 1 2 ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n α i a j y i y j K ( x i ， x j ) s.t. ∑ i = 1 n a i y i = 0 ，且 0 ≤ a i ≤ C ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 求解得到分类函数为： f ( x ) = sgn ( ∑ i = 1 n a i * y i K ( x i ， x j ) + b * ) 关于非线性和函数中常用的核函数有： 多项式核函数：维度是 ( m + d d ) 其中m是原始空间维度 高斯径向基核函数： K ( x 1 ， x 2 ) = exp ( − ‖ x 1 − x 2 ‖ 2 2 σ 2 ) 线性核函数： K ( x 1 ， x 2 ) = 〈 x 1 ， x 2 〉 为避免高维特征空间而引起的维度灾难，只计算核函数而不需要显示计算非线性函数，以上即为支持向量机，利用得到的分类函数对贷款企业进行分类。 3.2. 模型构建 1) 数据归一化： 数据采集完成后进行数据预处理工作在模型系统中较为关键的一步，原始数据采集时由于并不针对本研究问题，对于直接使用原始数据进行训练效果可能不佳，因此需要通过数据预处理和特征提取达到提升模型精度，而归一化处理让不同维度之间的特征在数值上有一定可比性，提高数据准确性，提升收敛速度。本文实验中采用数据归一化方法为最小-最大标准化法，将特征缩放至特定区间的最小值和最大值之间，或者也可以将每个特征的最大绝对值转换至单位大小。这种方法是对原始数据的线性变换，将数据归一到[0，1]中间。转换函数为： x i = x i − min i max i − min i 2) 核函数的选取和参数的选择： 在选取核函数解决实际问题时，最好的核函数是适用本文数据归纳误差最小的，而高斯径向基(RBF)核函数主要适用于线性不可分但参数少情况。径向基核函数归类于局部核函数，当数据点距离中心点变远时，取值会变小，对噪声有着较好的抗干扰能力。线性核是特殊的RBF核，即带有惩罚参数C的线性核和有参数 ( C ， σ ) 的RBF核具有一样的功能。 其中惩罚参数C用以调节物流金融风险两两指标间的间隔大小与分类准确度偏好的权重，也就是对于误差的容忍度，C越高就越不能容忍出现误差，容易过拟合。核函数g则是决定了样本数据在分类后映射到新的特征空间后的分布， σ 很小的话只作用于样本周边，使得未知样本分类结果存在误差，准确率不高。 本文核函数使用PBF核函数，需确定两个参数惩罚参数C和 核函数参数g，g范围在 ( 0.7 ， 1 ) 上具有较好的分类效果，否则容易过早出现过拟合现象，惩罚参数C的范围在 ( 0 ， 100 ) 上。参数值在训练集中确定为 C = 100 ， σ = 10 。
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user: 4. 实证研究 为确保数据有效性，我们选取300个样本(接近总数2/3)作为训练集，用于构造模型，150个样本作为测试集，用于检验模型的泛化能力。此数据来源于顺丰官网提供的往年数据，得出样本集分布情况如表4所示： Table 4 Distribution of sample set 样本集 数量 履约样本数 违约样本数 训练样本 300 265 35 测试样本 150 121 29 全部样本 450 386 64 表4. 样本集分布情况 将数据归一化处理后，得到的新数据作为支持向量机的输入数据，用1和0来代表第三方物流企业的信用风险归类类别，即为支持向量机的输出，输出结果如图1所示。 对原始搜集数据进行信度分析，通过SPSS15.0计算得出Cronbrach’s Alpha的值结果如表5所示，根据统计学相关理论可知，当Cronbrach’s Alpha的值大于0.8时，数据可信。因此，本次关于顺丰企业进行的搜查数据具有良好的可信度。 图1. 支持向量机输出结果 Table 5 Reliability statistic Cronbrach’s Alpha 项数 0.875 25 表5. 可靠性统计量 利用支持向量机模型，设置 ， C = 100 ， σ = 10 。在物流金融风险评估指标体系下利用支持向量机的方法对训练样本进行训练，记录样本分类结果得出训练集，其次将测试样本集训练，得出分类并记录测试分类结果，对比已有数据，得出分类准确率和正确率结果如图2所示： 图2. 测试集准确率和正确率 以上结果是因为机器学习算法预测时，因为本身并不知道其中的歧在规则，使用机器学习算法例如线性回归任务在数据集上拟合出来的这个函数，最后得到的函数被称之为模型，数据机就是基于这个模型生成的，所以里面就不包含噪声点，而支持向量机得到的模型精度很高，公式算出来的数据机用一个比较弱的分类器由NFL定理可能会出现比较大的误差，而像SVM这种机器学习是深度学习算法中非常强的分类器，一般不回出现比较多的变差。泛化误差是因为训练样本中存在错误的点，而公式准确直接使训练样本没有错误点，那么模型表现就非常好。
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user: 5. 总结 本文在银行角度下对物流金融风险评估进行研究，针对供应链中物流企业的行业状况、自身资信情况及供应链稳定性三个角度运用支持向量机的算法建立一种可广泛应用的物流企业评估模型，采用顺丰速运2008~2018年数据进行实证评估。 银行在针对物流企业风险进行评估时遇到的最棘手的问题一般是业务繁杂数据量少，支持向量机的特性在于小样本中提取分析潜在规则以达成较好的分类器。本文将供应链中对物流企业各环节的影响因素进行更加全面的归类整理，针对数据量少引入机器学习算法，支持向量机其特性是小样本中挖掘潜在规则生成比较强的分类器，具有较好的鲁棒性，银行在针对物流金融企业进行评估时准确分析物流核心业务的权重影响，且该算法具有较好的泛化推广能力，银行在针对中小企业时也可通用此方法进行分析。 针对顺丰公司提供的数据来看，自2017年上市以来公司呈稳定发展趋势，与其上下游企业例如小米科技公司及周黑鸭生鲜公司，并与其供应链公司怡亚通合建供应链数据平台，正确的分析出顺丰公司良好的信用风险，降低银行对其进行贷款时的风险。但对部分中小物流企业在进行风险评估时，由于其数据真实性风险系数较高，且为小样本数据，我们应考虑采用多种模型共同进行分析其风险状况，一来降低其误差增加其变量间因果关系的支持度，二来也可以修正支持向量机的分类结果以保证风险评估的准确度。 行业状况中从宏观环境上分析出当前市场状况良好，国家支持下扩大银行业务量有较好的发展前景，在供应链稳定性中反映出物流核心企业在供应链中核心地位，从这个角度上分析了稳定性影响指标对企业发展的影响，物流企业自身资信情况中分析出关键风险影响指标，从而有助于实现在银行规范对物流企业评估程序和提升标准，可有效地降低业务风险，促进物流金融的进一步发展。
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user: 摘 要 目的：评价后腹腔镜输尿管切开取石术(RLUL)治疗输尿管上段嵌顿性结石的安全性和有效性。方法：回顾分析2013年1月~2016年12月采用RLUL术治疗的40例输尿管上段嵌顿性结石，对手术方法、治疗效果及并发症进行系统分析。结果：所有病例均顺利取出结石：手术时间(76.5 ± 21.3) min、术中失血量(35.6 ± 9.8) ml、术后肠道恢复时间(19.2 ± 7.4) h、术后住院时间(8.6 ± 1.3) d，无漏尿、感染、输尿管狭窄等并发症发生。结论：RLUL术治疗嵌顿性输尿管嵌顿性上段结石疗效确切、安全性高，术中对结石的定位及输尿管切口的缝合是手术的关键。 关键词 :后腹腔镜，输尿管切开取石术，输尿管结石 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 嵌顿性输尿管结石是指输尿管结石在同一部位停留2个月以上，是输尿管结石中的一种较常见类型，发病率高，常导致患者肾功能损害而患者却不自知。因嵌顿性输尿管结石常常有息肉包裹，体外冲击波碎石治疗效果往往不佳，首选手术方式目前尚存在一定争议。后腹腔镜输尿管切开取石术(retroperitoneal laparoscopic ureterolithotomy， RLUL)作为输尿管上段结石的一种治疗手段，具有成功率高、疗效确切的独特优势，特别适合病程长的包裹性结石 [ 1 ] 。2012年1月至2016年12月，我院采用RLUL治疗嵌顿性输尿管上段结石40例，效果良好，对其有效性与安全性进行了回顾，现报道如下。
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user: 2. 资料和方法 2.1. 一般资料 选取2014年1月至2018年12月我院收治的单侧输尿管上段嵌顿性结石患者40例，结石位于L4横突水平至肾盂连接部且停留时间 > 2个月。其中男29例，女11例，平均年龄39.5 (29~74)岁；左侧结石24例，右侧结石16例；病程6个月~8年，中位数32个月；结石单发，直径1.1 cm~2.5 cm，中位数1.8 cm；中度肾积水19例，重度肾积水21例；肾功能不全21例；9例曾接受ESWL治疗。合并有高血压11例、糖尿病7例。34名患者有患侧腰部胀痛不适，全部无明显肉眼血尿及肾绞痛病史。所以患者均经彩超、腹部平片或CTU等明确诊断。纳入标准为：腹部平片显示输尿管结石位置在L4之上，彩超及泌尿系CT显示同侧肾积水和确认结石病史达到2个月以上，诊断为嵌顿性输尿管上段结石，无手术禁忌证。排除标准为：结石长径 > 20 mm，腹部平片示结石位于第四腰椎体横突以下。 2.2. 手术方法 术前准备：术前1天进流质饮食，术前晚口服复方聚乙二醇电解质散清洁肠道。术前1小时行KUB平片检查以了解结石是否有移位。 选用全身麻醉，并术前留置胃管和尿管；取健侧卧位，腰桥抬高，最大限度地延长肋缘与髂嵴之间的间距。于腋后线肋缘下2 cm，作2 cm的斜行切口，用血管钳钝性分离肌层和腰背筋膜，手指扩大腹膜后间隙，置入自制气囊并充气600 ml，维持3~5 min后取出气囊。于腋中线髂嵴上2 cm处，在手指引导下刺入10 mm穿刺套管；于腋前线肋缘下2 cm处，刺入5 mm穿刺套管。紧密缝合切口皮肤以防止漏气，术中CO 2 压力维持在12~15 mmHg。 首先清除腹膜外脂肪组织，辨清腰大肌后，靠近腰大肌处纵向切开肾周筋膜，于腰大肌表面向内推开肾周脂肪组织，显露出上段输尿管，沿输尿管找到结石部位，可采用分离钳触诊的方法进一步证实。游离结石部位的输尿管前壁及两侧壁，于结石上方自上而下纵行切开输尿管前壁至结石中点处，直视下剥离、取出结石，认真检查有无碎石残留。采用“斑马导丝法” [ 2 ] 将6F双“J”管远端置入达膀胱，近端置入达肾盂，4/0可吸收线间断缝合输尿管切口，间距为3 mm，深度为输尿管浆肌层，不贯穿输尿管粘膜。结石用标本袋取出，输尿管周围留置负压引流管，4周后拔出双“J”管。
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user: 3. 结果 40例患者均顺利完成RLUL术，无中转开放病例。手术时间76.5 ± 21.3 min，术中失血量35.6 ± 9.8 ml，平均术后肠道恢复时间19.2 ± 7.4 h，术后住院时间8.6 ± 1.3 d。无肾脏血管及腹腔脏器损伤，无输血病例，无漏尿、感染等严重并发症发生。所有患者术后第一天即下床活动，术后5 d拔除腹膜后引流管，术后6~7 d后拔除导尿管，术后4周经膀胱镜拔除双J管。术后随访3~18个月，所有患者术后行彩超或CTU复查，肾积水均明显缓解，无输尿管狭窄病例。
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user: 4. 讨论 RLUL术是除体外冲击波碎石术、经尿道输尿管镜下碎石术、经皮肾镜碎石术之外治疗上尿路结石的又一微创手术方式。但近年来，随着输尿管镜的普遍应用，特别是输尿管软镜及超细通道经皮肾镜的广泛开展，RLUL术在临床上的应用逐渐减少。嵌顿性输尿管结石是输尿管结石中的一种特殊类型，由于结石被水肿的输尿管粘膜或息肉包裹而难以移动，ESWL效果较差 [ 3 ] ；输尿管硬镜在治疗输尿管上段嵌顿性结石约有高达30%的失败率 [ 4 ] ，术中可受灌注或碎石震动冲击，使结石极易返入肾盂，强行手术容易出现输尿管撕脱等严重并发症；至于经皮肾镜，重度肾积水患者因肾皮质菲薄，术中冲洗液外渗明显、造瘘管不易压迫止血，手术风险相对较高，有时也存在部分结石清除不净或结石停留于肾下盏等隐患部位。开放手术创伤大，恢复慢，患者往往难以接受，目前仅仅作为微创手术失败的补救方法。RLUL具有微创、术中出血少、结石清除率高、术后恢复快等优点，同时也避免经腹腔途径所致的肠粘连、肠梗阻的风险 [ 5 ] [ 6 ] ，且不需要特殊配套设备，费用相对低廉及安全系数高，能同时处理输尿管狭窄、息肉等并发症的特点，仍具有一定的推广价值。 本组手术40例均一次顺利完成手术，无中转开放病例；平均手术时间76.5 min；术后无感染、尿漏、输尿管狭窄等并发症，效果满意。目前，大部分学者认为RLUL的适应证包括 [ 7 ] ：① 结石嵌顿时间长、质硬，周围肉芽组织包裹明显的输尿管上段结石；② 经ESWL治疗或输尿管镜碎石取石失败的输尿管上段结石；③ 结石较大，可能需反复多次输尿管镜手术的输尿管上段结石；④ 结石以下输尿管严重迂曲，不宜做输尿管镜的输尿管上段结石；⑤ 孤立肾患者的输尿管上段嵌顿性结石；⑥ 肾积水严重者。众多学者的研究和临床实践表明，对于巨大、致密和/或复杂的输尿管结石，如果术者具有一定的腹腔镜技术，RLUL是一个更好的选择 [ 8 ] 。 寻找输尿管是RLUL术的关键。我们体会是：术前KUB平片可大致了解结石是否移位及所在区域；熟悉局部解剖位置，以腰大肌、肾脏下极和后腹膜组成的三角区为寻找输尿管的标志。沿腰大肌表面向前内侧方分离容易找到输尿管，镜下输尿管表面可见有大量蔓状血管网覆盖，结石位置段的输尿管呈膨大状，触之坚硬感明显，根据术前定位片向上或向下游离输尿管，进而找到结石。 RLUL最常见的远期并发症为输尿管狭窄，其发生率高达15%~20% [ 9 ] ，本组40例，无1例输尿管狭窄病例发生。如何避免术后输尿管狭窄，我们的体会是：① 游离输尿管时，注意保护输尿管的血运，以避免输尿管缺血坏死。另外用输尿管钳提起输尿管时，张力不可过大，否则同样可造成输尿管血管损伤，影响其血供。② 缝合输尿管时，仅缝浆肌层，以保持输尿管腔有足够的宽度，避免发生狭窄 [ 10 ] 。③ 切口尽量原位缝合，不要上下交错，以免扭曲。④ 边距不要太宽，针距不要太密，否则也容易造成狭窄。⑤ 充分的后腹膜腔引流是观察出血及尿漏的关键，同时也是处理尿漏、预防输尿管切口处瘢痕性狭窄的发生。
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user: 5. 结论 综上所述，RLUL术具有安全、可靠、创伤小、净石率高的优点，对于较大的上段输尿管结石，尤其是炎性包裹的结石可作为首选方法。由于本研究例数相对较少，以后需增加样本量，进一步总结该手术方式的经验、观察疗效。
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user: 摘 要 MicroRNA (miRNA)是一类长度为19~24个核苷酸的非编码RNA，参与调控细胞的各生理过程。病毒感染宿主后能够诱导细胞内某些miRNAs的表达，这些miRNAs又反过来参与调控宿主的抗病毒天然免疫应答，进而增强宿主抗病毒能力。深入探究miRNAs介导的宿主抗病毒天然免疫过程，对于阐明病毒的致病机理和制定新的基因治疗策略具有深远的意义。 关键词 :MicroRNA，抗病毒，天然免疫，基因调控 Copyright © 2019 by authors 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. 前言 病毒感染被视为现代人类健康的主要威胁，是当今社会突出的公共卫生问题。当病毒感染宿主细胞后，宿主会通过多种机制诱导免疫系统激活，其中天然免疫是宿主抗病毒的第一道防线，在抗病毒的过程中起到至关重要的作用。天然免疫系统通过细胞上的各种模式识别受体(pattern recognition receptors， PRRs)来识别病原体相关的模式分子(pathogen-associated molecular pattern， PAMP)，触发信号分子，活化下游信号通路，促进炎性细胞因子和I/III型干扰素(Type I/III interferon， IFN-I/III)的产生 [ 1 ] [ 2 ] ，干扰病毒复制，诱导细胞RNA降解，最终导致感染细胞的凋亡 [ 3 ]。 MicroRNA (miRNA)是一类长度为19~24个核苷酸的非编码RNA，不参与编码蛋白质，而是通过基因转录后调控细胞的各生理过程。病毒感染宿主细胞后，可通过多种方式使宿主细胞免疫相关的miRNA表达谱发生变化，这些miRNA参与调控宿主的抗病毒天然免疫应答，进而增强宿主抗病毒能力。另外，有部分病毒也可以自身编码miRNA，对机体免疫应答和调控造成影响，并进而帮助病毒免疫逃逸或保护受感染细胞免于凋亡。本文就miRNAs调控宿主抗病毒天然免疫的机制及研究进展进行综述，为认识和开发新的抗病毒治疗方案提供新的研究方向和理论依据。
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user: 2. miRNA的形成及作用机制 MicroRNA (miRNA)是一类长度为19~24个核苷酸的非编码RNA，广泛存在于动植物细胞中，不参与编码蛋白质，而是通过基因转录后调控细胞的各生理过程，包括细胞的增殖、分化、凋亡和病毒感染等 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。miRNA最早是由LeeRC等在1993年在秀丽隐杆线虫体内发现的，其编码22 nt的RNA片段可以靶向lin-14和lin-28基因，调控其表达 [ 8 ]。到目前为比，已有数以千计的miRNAs在动植物细胞中被发现，研究推测人类30%编码蛋白的基因也受到这些小的非编码RNA的调控 [ 9 ]。 miRNA的典型生物形成过程是细胞核内生物基因组由RNA聚合酶II (RNA-pol II)转录生成miRNA的初级前体(primary-miRNA， pri-miRNA)。该初级前体由微处理器(核酸酶Drosha及其辅助因子DGCR8)在核内加工后产生发夹结构前体(pre-miRNA)。该发夹结构前体由运输蛋白5 (Exportin-5)转运出细胞核 [ 10 ] [ 11 ]。在细胞质中，pre-miRNA被内切酶Dicer加工成成熟的miRNA双链体，大小约为21~23 nt。其中一条链装配核糖核蛋白(ribonucleo protein， RNP)形成RNA诱导沉默复合物(RNA induced silencing complex， RISC)。该复合物可通过miRNA种子区域与靶mRNA结合靶向介导转录后基因调控，另一条miRNA链则发生降解 [ 12 ] [ 13 ]。miRNA的调控作用取决于miRNA与靶基因序列的互补程度，若miRNA与靶基因完全互补配对，则mRNA被降解；若miRNA与靶基因部分互补，则miRNA会抑制mRNA的翻译。研究发现，植物的miRNA多与mRNA完全互补造成其降解，动物的miRNA多与mRNA部分互补抑制其翻译 [ 14 ]。
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user: 3. 宿主抗病毒天然免疫 天然免疫也叫先天免疫或固有免疫，是机体抵御病原体入侵的第一道防线。病毒感染宿主细胞后，天然免疫被激活，天然免疫细胞上的模式识别受体(pattern recognition receptors， PRRs)识别病原微生物上相对保守的相关分子模式(pathogen-associated molecular patterns， PAMPs)。宿主细胞的模式识别受体，Toll样受体(Toll-like receptors， TLRs)、维甲酸诱导基因工受体(RIG-I-like receptors， RLRs)以及胞浆DNA受体(cytoplasmic DNA sensors)等识别病毒相关的核酸成分。这些模式识别受体会通过TRIF、MAVS或STING等关键的接头蛋白来活化TBK1，从而激活转录因子IRF3来诱导I/III型干扰素的表达 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]。干扰素在宿主细胞抗病毒天然中发挥重要的作用，但干扰素本身并不具有杀伤或者抑制病毒复制的功能，而是通过与细胞表面的相应受体结合，激活下游的JAK/STAT1信号通路，从而诱导多种干扰素诱导基因表达，诱导细胞产生抗病毒蛋白，在病毒复制的不同阶段发挥抗病毒天然免疫作用 [ 18 ] [ 19 ]。
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user: 4. miRNA调控宿主抗病毒天然免疫应答 病毒感染宿主细胞后，引起宿主细胞内miRNA表达变化，部分miRNA参与调控宿主抗病毒天然免疫应答，增强宿主抗病毒能力。随着对miRNA的深入研究，宿主细胞内miRNA调控天然免疫应答的机制也有了更深入的认识。宿主细胞内miRNA主要是从以下三个方面参与调控宿主抗病毒天然免疫应答，靶向调控细胞受体、靶向调控细胞信号通路以及靶向调控与病毒复制有关的细胞因子(见图1)。 图1. miRNA调控宿主抗病毒天然免疫机制 4.1. miRNA靶向调控细胞受体 病毒侵染宿主细胞的第一步是通过表达病毒受体进入特定细胞，miRNA通过调控宿主细胞受体的表达，可以抑制病毒的侵染。Lodge等 [ 20 ] 发现人类免疫缺陷病毒(HIV-1)受体CD4蛋白受miR-221和miR-222的调控。在研究中发现，这两种miRNA在未被感染的巨噬细胞中高表达，而在已经被感染的巨噬细胞中表达量下降。并证实miR-221和miR-222可通过下调巨噬细胞CD4蛋白的表达来限制HIV-1进入巨噬细胞，从而起到抵抗病毒侵染的效果。猪繁殖和呼吸障碍综合症病毒(PRRSV)通常感染巨噬细胞和树突细胞，并且在较小程度上感染单核细胞，这种趋向性是由PRRSV受体CD163在这些细胞表面的表达程度决定的 [ 21 ]。Gao等 [ 22 ] 研究证明miR-181可以通过靶向CD163 mRNA的3'非翻译区域(UTR)下调血液单核细胞和猪肺泡巨噬细胞(PAMs)表面PRRSV受体CD163的表达量，从而抑制PRRSV进入细胞，起到抗病毒感染的作用。同时该课题组也证明，miR-181可以通过直接靶向PRRSV的基因组RNA来抑制其的复制 [ 23 ]。因此miR-181对该病毒发挥双重作用，既靶向病毒基因组又通过调节CD163间接调控病毒的入侵。 4.2. miRNA靶向调控干扰素信号通路 干扰素在宿主抗病毒天然免疫应答中发挥重要作用。miRNA通过靶向调控干扰素信号通路中的相关蛋白，从而增强干扰素介导的抗病毒能力。Smith等 [ 24 ] 证实miR-34a是黄病毒复制的有效抑制剂，通过对比miR-34a转染进细胞后对黄病毒复制生长曲线的影响，进一步证实miR-34a对登革热病毒(DENV)、西尼罗河病毒(WNV)和日本脑炎病毒(JEV)的抑制作用。实验表明miR-34a是基于天然免疫途径，通过抑制Wnt/β-catenin信号通路的传导，增强IFN-I对病毒感染细胞后的反应速度，从而增强宿主抗病毒天然免疫能力。丙型肝炎病毒(HCV)感染是慢性肝病的主要原因，虽然正在开发新的抗HCV药物，但目前的标准疗法主要由干扰素(IFN)组成。GangXu等 [ 25 ] 研究发现miRNA-221具有增强IFN-I抗HCV的作用。其机制是miRNA-221靶向下调细胞内SOCS-1和SOCS-3的表达量，SOCS蛋白是多个干扰素信号通路的负调节剂 [ 26 ] ，因此增强了IFN-I的抗病毒效应并且抑制HCV复制。Yoshikawa等 [ 27 ] 研究发现，HCV感染时miR-122也参与调控干扰素信号通路，通过沉默miR-122可下调SOCS3的表达，增强IFN诱导的干扰素激活反应元件(ISRF)的活性，从而抑制HCV的复制。 4.3. miRNA靶向调控病毒复制相关细胞因子 病毒复制过程涉及各种相关细胞因子，因此部分miRNA靶向调控与病毒复制相关的细胞因子，抑制病毒的复制。Diosa-Toro等 [ 28 ] 用DENV感染人原代巨噬细胞，筛选了巨噬细胞miRNA表达谱，确定miR-3614-5p抑制DENV在人原代巨噬细胞中复制的作用。用DENV感染的巨噬细胞后miR-3614-5p在DENV阴性细胞中上调，且miR-3614-5p的过表达可以使DENV的感染性降低。然而在DENV感染的细胞中发现上调的miR-3614-5p并不能控制感染性病毒颗粒的产生。通过液相色谱和蛋白质印迹鉴定miR-3614-5p的细胞靶点，发现ADAR1为miR-3614-5p的靶点之一。ADAR1是一种促进病毒复制的蛋白质，miR-3614-5p通过下调ADAR1的表达量，从而降低DENV的感染性。Tang等 [ 29 ] 发现肠道病毒EV71感染细胞后，细胞中miR-197的表达量会下调。体外细胞实验证实，miR-197的过表达会抑制EV71的复制，而抑制miR-197表达后EV71复制水平将显著升高(p < 0.05)。随后他们利用蛋白质组学的方法证实RAN因子是miR-197的一个细胞靶点，RAN是与病毒复制相关蛋白3D和3DC进入细胞核的重要调控因子，从而起到抑制病毒复制的作用。Chen等 [ 30 ] 发现JEV感染下调内源性细胞miR-33a的表达，用miR-33a模拟物人工转染导致病毒复制显着减少，表明miR-33a是JEV复制的负调控因子。并且采用双荧光素酶基因测定法将真核翻译延伸因子1A1 (EEF1A1)鉴定为miR-33a的靶基因之一。进一步研究证明EEF1A1可以与JEV蛋白NS3和NS5相互作用，通过这种相互作用，EEF1A1可以稳定病毒复制酶复合物的组分，从而促进JEV感染期间的病毒复制。这些结果表明miR-33a在JEV感染期间下调，其通过靶向EEF1A1因子，降低其与JEV的NS3和NS5的相互作用，起到抑制病毒复制的作用。在脊髓灰质炎病毒感染的情况下，Shim等 [ 31 ] 通过高通量过表达筛选，将miR-555鉴定为具有抗病毒特性的miRNA，并显示hnRNP C为该miRNA的靶点，而hnRNP C是病毒复制机制中的重要蛋白。因此miR-555表达量上调，靶向降低hnRNP C蛋白的表达量，抑制病毒的复制。
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user: 5. 展望 本文只对病毒感染宿主后，一些miRNA正向调控宿主抗病毒天然免疫的机制进行了综述。然而在病毒感染宿主后，并非所有miRNA表达量的变化都是对宿主有利的，宿主内的某些miRNA也会负向调控宿主抗病毒天然免疫的功能，干扰宿主的抗病毒天然免疫反应或促进病毒复制，使病毒更易感染细胞。例如Rosenberger等 [ 32 ] 研究发现，miR-144是流感病毒、脑心肌炎病毒(EMCV)和水疱性口炎病毒(VSV)这三种RNA病毒感染宿主后的负调控因子，miR-144转录后抑制TRAF6表达水平，从而下调IRF7介导的免疫应答，削弱宿主的抗病毒天然免疫能力。Jennifer等 [ 33 ] 研究发现HIV-1感染后，结肠粘膜中miR-26a和miR-29a的表达下调，且这两种miRNA直接作用于IL-6和STAT3，能抑制IL-6/STAT3信号通路，这可能导致感染期间炎症增加，从而利于HIV-1的复制。Bibhabasu Hazra等 [ 34 ] 发现JEV感染诱导miR-301a的表达上调，miR-301a能抑制I型IFN的产生，削弱宿主的抗病毒天然免疫，使得病毒的复制增加。 miRNA是近年来研究的热点领域，关于miRNA对宿主抗病毒天然免疫应答的调控作用逐渐受到人们的关注。对于miRNA在病毒感染宿主后调控天然免疫应答机制研究不仅揭示miRNA在免疫应答中的相关作用，也为制定新型基因治疗方案和抗病毒疫苗的制备提供了理论依据。使用miRNA作为工具来修饰基因表达对于治疗人类疾病具有较好的前景 [ 35 ]。在抗病毒治疗中，miRNA显示出低免疫原性，可在动物模型体内抑制或过表达特定的miRNA进行临床试验验证其功能 [ 36 ] [ 37 ]。目前关于miRNA抗病毒的相关治疗研究已在进行中，并取得了一定进展 [ 38 ]。随着miRNA调控抗病毒免疫应答机制研究的不断深入，有助于全面了解宿主抗病毒天然免疫机制，并使得基于miRNA转录后基因沉默用于治疗病毒感染成为可能。
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user: 摘 要 本文提出了一种基于证据K近邻的目标识别新方法，在Zouhal改进KNN算法的基础上增加了训练修正步骤。首先，求得每一个目标类别的参考最近邻距离，使训练样本中该目标类别的样本在经验风险最小化的前提下与其他样本完成分离；然后，利用求得的参考最近邻距离和证据理论结合得出初始的识别分类结果；第三，设置混淆矩阵P，通过神经网络寻优迭代，获得P矩阵参数，用于Zouhal分类结果修正；最后，通过多数据集验证了P矩阵的泛化能力，通过与经典算法的分类精度对比验证了新方法的可行性和有效性。 关键词 :证据K近邻，混淆矩阵，目标识别 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 证据理论具有较强的理论基础，既能处理随机性所导致的不确定性，又能处理模糊性所导致的不确定性 [ 1 ] [ 2 ] ，利用Dempster组合规则可以对不同传感器提供的目标识别证据进行空间域判决融合 [ 3 ] ，还可以在时间域对传感器提供的目标识别证据进行时间域融合 [ 4 ] ，证据理论可以依靠证据的积累，不断缩小假设集 [ 5 ] 。K近邻(K-Nearest Neighbor， KNN)算法是一种比较成熟的分类算法，也是最简单的机器学习算法之一 [ 6 ] 。近年来利用K近邻算法进行的识别与分类被广泛应用于各行各业，例如文献 [ 7 ] 将其与支持向量机相融合应用于天气识别领域，文献 [ 8 ] 将其应用于醉酒驾驶识别领域，等等。经典的K近邻算法仅适用于边界可分和类分布为椭圆和高斯分布的情况 [ 9 ] ，一旦突破这个前提，K近邻分类器的分类效果就会不理想。针对这个问题，很多专家学者对经典K近邻算法进行了改进。文献 [ 10 ] 中，Zouhal利用统计学习的方法对经典K近邻算法进行了优化，用一个基本概率赋值(Basic Probability Assignment， BPA)函数表示一个测试样本属于某一目标类的可能性，并且将该函数随距离的变化用负指数函数表示。 本文所提出的基于证据K近邻的目标识别新方法就是在Zouhal方法基础上的改进，当利用求得的参考最近邻距离和证据理论得出初始的识别分类结果后，引入混淆矩阵 P ，利用初始分类结果与训练样本真值之间的偏差对结果进行修正，使得分类结果更加准确，识别率提高，然后，通过多数据集验证了 P 矩阵的泛化能力，通过与经典算法的分类精度对比验证了新方法的可行性和有效性。
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user: 2. K近邻算法 K近邻(K-Nearest Neighbor， KNN)算法是在1968年由Cover和Hart提出来的 [ 11 ] ，它是一种理论比较成熟的分类算法，也是最简单的机器学习算法之一。 2.1. 算法思路及特点 该算法的思路是：如果一个样本在特征空间中的K个最相似(也就是特征空间中的K个最近邻)样本中的大多数属于某一识别类，则认为该样本属于此识别类。 在K-NN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象，该算法在分类决策上只依据最近邻的一个或者几个样本的类别来决定待测样本的类别。 该算法的特点是：①基于实例之间距离和投票表决的分类②适合多分类③大多数情况下比贝叶斯和中心向量法好④当给定训练集、距离度量、K值及分类决策函数时，结果唯一确定。 2.2. 算法描述 假设训练数据集 T = { ( x i ， y i ) ， i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， N } ，其中， x i ∈ R n 为实例的特征向量， y i ∈ { c i ， i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， K } 为实例的分类。根据给定的距离度量 d i j (使用的距离度量不同，K近邻的结果也会不同，本文取Euclid距离)即 d i j = ∑ l = 1 n ( x i ( l ) − x j ( l ) ) 2 (1) 其中， x i ， x j ∈ R n ， x i = ( x i ( 1 ) ， x i ( 2 ) ， x i ( 3 ) ， ⋯ ， x i ( n ) ) ， x j = ( x j ( 1 ) ， x j ( 2 ) ， x j ( 3 ) ， ⋯ ， x j ( n ) ) 。 在训练集T中找出与实例向量 X 最近的K个点，涵盖着K个点的 X 的邻域记作 N K ( X ) ，在 N K ( X ) 中根据分类决策规则(如投票表决)决定 X 所属的类别y，即 y = arg max c j ∑ x i ∈ N K ( X ) I ( y i = c j ) (2) 其中， i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， N ， j = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， K ，I为指示函数，即当 y i = c j 时，I为1，否则为0。 因此，K-NN算法中，当训练集、距离度量、K值及分类规则确定后，对于任意一个输入实例 X ，它所属的目标类y是唯一确定的。
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user: 3. 证据K近邻规则 K近邻算法的一个显而易见的改进是对K个近邻的贡献进行加权 [ 12 ] ，根据它们相对待识别样本 X 的距离，将较大的权值赋给较近的近邻，因此，引入证据理论中，基本概率赋值函数的规律应该随距离的增大而减小，这里取负指数函数来表达 [ 10 ] ，即 α = α 0 e − d k (3) 其中， k = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， K ， α 0 根据经验设定取0.95， 为第k个近邻到实例向量 X 的距离。则输出的识别分类结果为 y = arg max c j ∑ x i ∈ N K ( X ) α I ( y i = c j ) (4) 按照上述距离加权的K近邻算法是一种非常有效的归纳推理算法，它对训练中的噪声有很好的鲁棒性 [ 13 ] ，并且当给定足够大的训练集合时，它也是非常有效的，本论文将在后续小节进行验证。 基于距离加权的K近邻算法引入到证据理论中，可以将权重系数作为证据理论中相关信息的基本概率赋值，则有 ， α ∈ [ 0 ， 1 ] (5) 证据K近邻规则的思路可以概括为：利用每个近邻的基本概率赋值作为证据理论的BPA赋值，并完成最终分类。即假设现有一个待识别样本 x s ，它的K个近邻为 F s ，根据式(3)和(5)可以得到每个近邻的基本概率赋值 ，再利用Dempster组合规则进行合成，算出 x s 属于某个目标类的置信度完成最终分类。
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user: 4. 新算法 4.1. 新算法的思想 距离 d k 所包含的信息不仅与其所对应的训练样本中属于目标类y的那部分训练样本有关，还与训练样本中不属于目标类y的那部分训练样本有关。对于任意一个目标类y的样本而言，假设 是它与目标类y内的最近邻之间的距离，若 d i ≥ d k ，则认为该样本不属于目标类y；若 ，则认为该样本属于目标类y。证据K近邻的目标就是在误分配率最小化的前提下完成样本的分类，因此，在一定程度上，距离信息 可以看作是一个阈值，以距离信息 d k 为门限在误分配率最小化的前提下进行样本分类。这里就存在一个误分配率的问题，它所代表的物理意义是目标类y与其他目标类的混淆程度，即使是在其最小化的前提下进行的分类，它也会对最终的结果造成不良的影响，本文就是从该误分配率着手，引入混淆矩阵 P ，利用初始分类结果与训练样本真值之间的偏差对结果进行修正，使分类结果更加精确。 4.2. 混淆矩阵P的定义与求解 混淆矩阵也称作误差矩阵 [ 14 ] ，在人工智能中它被看作是一种可视化工具，可用于监督学习 [ 15 ] ，在图像精度评价中，主要用于比较分类结果和实际测得值 [ 16 ] ，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面 [ 17 ] ，利用这一思想，本文引入一个混淆矩阵 P 如下： P = [ P 11 P 12 ⋯ P 1 j P 21 P 22 ⋯ P 2 j ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ P i 1 P i 2 ⋯ P i j ] (6) 其中， P i j 表示实际属于第j个目标类却被误分配给第i个目标类的概率。 首先，利用BP神经网络对训练样本进行训练，找到目标样本的K个近邻，用 x k ( k = 1 ， 2 ， ⋯ ， K ) 表示，通过预先设定的分类器C对这K个近邻进行分类输出，其中任意一个样本 x k 经过分类器输出后得到的结果为 P k = [ P k ( 1 ) ， P k ( 2 ) ， ⋯ ， P k ( C ) ] T ， P k ( i ) = P ( L ( x k ) = y i ) 表示通过设定的分类器得到目标样本的近邻 属于类别 y i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， C ) 的概率。假设 x k 的真实分类为 y t ，则用 T k = [ T k ( 1 ) ， T k ( 2 ) ， ⋯ ， T k ( C ) ] T 表示期望的分类器输出值。 假设共有C个目标类记作 { y 1 ， y 2 ， ⋯ y C } ，某待测样本 x s 有K个近邻，通过证据K近邻规则(见第2节)算得待测样本 x s 归为目标类 y i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， C ) ，并且通过式(3)和(5)得出权重系数 α ，即 α = [ α 1 ， α 2 ， ⋯ ， α C ] (7) 然后，在K个近邻中找出被分给目标 y i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， C ) 类的样本，假设有N个，计算这N个近邻被修正后的值(即 α P )与训练样本真值T之间的偏差和(这里取Euclid距离)，即 ∑ j = 1 N d j = ‖ α P − T ‖ (8) 将式(8)最小化算得 P ，即为所求混淆矩阵。 4.3. 新算法的步骤 基于上述算法思想及相关基础解析，新算法的步骤可以概括为： ①选取数据集样本进行训练，得出初始目标类和聚类中心； ②利用证据K近邻规则计算待测样本的初始分类结果； ③由式(8)最小化算得混淆矩阵 P ； ④利用混淆矩阵 P 对结果进行修正，得出最终分类结果 m ( y i ) = α P ，其中 i = 1 ， 2 ， ⋯ ， C 。
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user: 5. 实验仿真与分析 为了验证第3节所说的“当给定足够大的训练集合时本文算法依然非常有效”的说法，这里选取Satimage数据集来进行仿真验证和深入分析。为了验证混淆矩阵 P 的泛化能力还选取了其他6组数据集进行验证，并将本文方法与经典Bayes及经典ENN方法进行了对比。 5.1. 仿真步骤 Satimage数据集共有6435个样本，这里将样本一分为二，一半作为训练样本，一半作为测试样本。 图1. 新算法MATLAB仿真流程图 首先，构建神经网络对训练样本进行训练并得到初始的分类类别和聚类中心；其次，通过证据K近邻规则算出训练样本中每一个样本属于某一目标类别的BPA，得到每一目标类别的BPA矩阵；第三，计算每一个目标类的权重系数 α ，得出混淆矩阵 P (见4.2节)；第四，利用混淆矩阵 P 对初始结果进行修正，计算修正后的识别精确度；第五，重复迭代，将修正后的识别精确度大于初始识别精确度的权重系数 α 保存下来，构成最终的修正矩阵 P ′ ；第六，一方面，测试样本根据证据K近邻规则算出初始分类结果，另一方面，用训练样本算出的最终的修正矩阵 对测试样本的初始分类结果进行修正，得到修正后的分类结果；最后，将测试样本初始分类识别精确度与修正后的识别精确度进行比较并作图。 Matlab仿真流程如图1所示。 5.2. 实验结果分析 通过本文所提的新算法，利用Satimage数据集进行实验仿真后，可以得到初始分类识别精确度与修正后分类识别精确度如表1所示，对比图如图2所示。 由表1及图2可以形象直观地看出，新方法在引入混淆矩阵 对初始分类结果进行修正后所得到的 Table 1 Comparison of initial classification recognition accuracy and corrected classification identification accurac 聚类数目 修正前精确度 修正后精确度 12 52.43% 81.87% 13 52.43% 81.83% 14 52.43% 81.92% 15 52.43% 81.90% 16 52.43% 82.25% 17 52.43% 82.27% 18 52.43% 82.30% 19 52.43% 82.27% 20 52.43% 82.30% 21 52.43% 83.24% 22 52.43% 83.20% 23 52.43% 83.25% 24 52.43% 83.15% 25 52.43% 83.19% 26 52.43% 83.21% 27 52.43% 83.55% 28 52.43% 83.76% 29 52.43% 83.81% 30 52.43% 84.10% 表1. 初始分类识别精确度与修正后分类识别精确度对比表 图2. 修正前后分类识别精确度对比图 目标识别分类结果的精确度要远远高于仅利用证据K近邻规则所得的目标识别分类结果的精确度。修正前的分类精度因为没有对样本进行训练和修正的过程，所以其精度不会随着聚类数目的增多而发生变化。而本文所提的新方法利用混淆矩阵 P 对初始分类结果进行不断修正且有对样本进行训练的过程，所以该新方法在聚类数目增多的情况下，分类精度会随之增高。 为了验证混淆矩阵 P 的泛化能力，随机选取了其他6组数据集(Sonar、Vehicle、Page、Vowel、Wine-red和Segment)进行验证，并将本文方法与经典Bayes及经典ENN方法进行了对比。见表2。 由表2可知， P 阵具有很好的泛化能力，对训练样本依赖不大，不光是Satimage数据集，其他数据 Table 2 Comparison of classification accuracy of different classification idea 数据集 Bayes ENN 本文方法 Sonar 69.23% 73.08% 78.85% Vehicle 46.93% 45.72% 61.17% Page 90.51% 89.77% 94.76% Vowel 71.59% 60.17% 94.44% Wine-red 44.32% 45.59% 47.12% Segment 80.32% 71.04% 90.76% Satimage 80.29% 71.46% 90.78% 表2. 不同分类思想分类精度对比 集也同样适用。通过实验结果对比可以看出基于证据K近邻的目标识别新方法较Bayes及经典ENN算法分类精度有较大提高，具有现实意义且行之有效。
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user: 6. 结论 本文提出了一种基于证据K近邻的目标识别新方法，在Zouhal改进KNN算法的基础上增加了训练修正步骤。首先，求得每一个目标类别的参考最近邻距离，使训练样本中该目标类别的样本在经验风险最小化的前提下与其他样本完成分离；然后，利用求得的参考最近邻距离和证据理论结合得出初始的识别分类结果；第三，设置混淆矩阵 P ，通过神经网络寻优迭代，获得 P 矩阵参数，用于Zouhal分类结果修正；最后，通过多数据集验证了 P 矩阵具有很好的泛化能力，对训练样本依赖不大，且通过实验结果对比可以看出基于证据K近邻的目标识别新方法较Bayes及经典ENN算法分类精度有较大提高，具有现实意义且行之有效。
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user: 摘 要 多种真菌活性多糖具有降血糖、降血脂等生物活性作用。粒毛盘菌经深层发酵可以产生胞外多糖，前期研究显示其具有多种生物活性。本研究首先采用大罐发酵粒毛盘菌YM240，再对其发酵液进行胞外多糖的提取、分离纯化，结果显示粒毛盘菌胞外多糖(LEP)的提取率为0.14 g/L，主要组分推测为中性多糖和酸性多糖。然后对LEP降血糖、降血脂活性进行了体外活性检测，发现LEP对α-葡萄糖苷酶和α-淀粉酶活性具有明显的抑制作用，表现出一定的体外降血糖活性；同时，LEP可以抑制脂肪酶活性，并且可以显著结合胆酸盐，表现出较强的体外降血脂活性。通过以上研究，表明了LEP在体外具有一定的降血糖和降血脂活性，为进一步阐明作用机理提供了科学根据。 关键词 :多糖，粒毛盘菌，降血糖，降血脂 Copyright © 2019 by authors 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 粒毛盘菌属(Lachnum sp.)是一种广泛分布于自然界的腐生性真菌，隶属于盘菌纲(Discomycetes)柔膜菌目(Helotiales)晶杯菌科(Hyaloscyphaceae) [ 1 ]。本课题组前期对多种粒毛盘菌的生物活性物质已经进行了诸多研究 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。粒毛盘菌胞外多糖(LEP)是粒毛盘菌通过深层发酵产生的多糖类生物活性物质。LEP具有多种生物活性，包括降血糖、降血脂、抗炎症、抗癌等 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。同时，LEP的分子量、单糖组成、糖苷键类型、空间构象等理化因素对其生物活性具有重要的影响。 随着生活水平的提高和饮食习惯的改变，高血糖、高血脂等各种慢性疾病的发病率日益提高，已经成为严重影响国人身体健康的疾病类型。由于高血糖和高血脂疾病一般都伴随出现，因此寻找开发具有同时降低血糖和血脂的天然药物具有重要的现实意义 [ 6 ]。 本文研究深层发酵粒毛盘菌YM240，从发酵液中分离获得LEP粗提物，并进行了初步的纯化处理，同时利用体外实验方法检测了LEP的降血糖和降血脂活性。研究结果显示LEP可以有效地抑制α-葡萄糖苷酶、α-淀粉酶和脂肪酶活性，同时有效结合胆酸盐，表现出较强的体外降血糖和降血脂活性，为进一步阐明其作用机理提供了一定的科学根据。
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user: 4. 结论 活性多糖是一种重要的真菌资源物质，具有多种生理功能，包括降血糖，降血脂，抗氧化，抗癌，抗血栓等。开发新型真菌源活性多糖，解析其化学结构并阐释其作用机理具有重要的理论和应用价值。多年来，本课题组对多种粒毛盘菌多糖进行了深入的研究，解析了粒毛盘菌多糖的化学结构，检测了其多种生物活性并阐述了其作用机理。前期研究显示，粒毛盘菌多糖是一种生物活性显著，具有较大潜在开发价值的多糖资源物质。 高血糖、高血脂等慢性病已经成为现代社会的较为普遍的慢性疾病，但是大部分药物只针对某一种症状进行治疗，作用靶点单一，同时毒副作用较大，对于同时具有多种症状的“代谢综合征”症状的病人效果较差。因此，有必要挖掘同时针对多种症状，毒副作用较小的天然活性物质。 本研究中我们利用体外实验方法检测了粒毛盘菌YM240胞外多糖(LEP)的降血糖和降血脂活性。结果显示，LEP主要由中性多糖和酸性多糖构成，发酵过程中胞外多糖的产量在第10天达到最大值，说明粒毛盘菌YM240可以产生大量的胞外多糖物质；LEP可以有效地抑制α-葡萄糖苷酶和α-淀粉酶的活性，显示出一定的降血糖活性；同时，LEP可以抑制脂肪酶活性，有效结合胆汁酸，显示出一定的降血脂活性。 粒毛盘菌YM240通过深层发酵法可以获得大量的胞外多糖，生产和提取工艺简单，便于大规模生产，同时LEP具有显著的体外降血糖和降血脂活性，这也为后续的深入研究提供了一定的科学基础。
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user: 摘 要 目的：通过原核表达系统制备鸟分枝杆菌EsxH蛋白，并将其作用于U937细胞，初步探讨其对巨噬细胞凋亡的影响。方法：利用PCR扩增出EsxH编码序列，与表达载体pGEX-4T-3连接，构建重组载体pGEX-EsxH，将重组表达载体pGEX-EsxH转化入E. coli BL21 (DE3)，在IPTG作用下诱导表达目的蛋白。用超声破碎仪对菌体进行破碎，取上清通过谷胱甘肽琼脂糖凝胶柱纯化GST-EsxH融合蛋白。将纯化后的蛋白作用于U937细胞，用流式细胞仪检测细胞凋亡率。结果：扩增出基因片段大小为294 bp的EsxH基因，克隆入表达载体pGEX-4T-3，经IPTG诱导后成功表达一个分子量大小为36.5 kDα的融合蛋白GST-EsxH。将不同浓度的EsxH蛋白作用于U937细胞，经流式细胞术检测细胞凋亡率，发现处理组细胞凋亡率高于对照组，其差异具有统计学意义(P < 0.05)。结论：EsxH蛋白能够促进U937细胞的凋亡，为进一步研究鸟分枝杆菌的致病机制奠定了基础。 关键词 :鸟分枝杆菌，EsxH，细胞凋亡 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/