The vibroimpact systems with bilateral barriers are often encountered in practice.However,the dynamics of the vibroimpact system with bilateral barriers is full of challenges.Few closed-form solutions were obtained.In...The vibroimpact systems with bilateral barriers are often encountered in practice.However,the dynamics of the vibroimpact system with bilateral barriers is full of challenges.Few closed-form solutions were obtained.In this paper,we propose a novel method for random vibration analysis of single-degree-of-freedom(SDOF)vibroim-pact systems with bilateral barriers under Gaussian white noise excitations.A periodic approximate transformation is employed to convert the equations of the motion to a con-tinuous form.The probabilistic description of the system is subsequently defined through the corresponding Fokker-Planck-Kolmogorov(FPK)equation.The closed-form station-ary probability density function(PDF)of the response is obtained by solving the reduced FPK equation and using the proposed iterative method of weighted residue together with the concepts of the circulatory probability flow and the potential probability flow.Finally,the versatility of the proposed approach is demonstrated by its application to two typical examples.Note that the solution obtained by using the proposed method can be used as the benchmark to examine the accuracy of approximate solutions obtained by other methods.展开更多
In this paper,Edgeworth expansion for the nearest neighbor-kernel estimate and random weighting approximation of conditional density are given and the consistency and convergence rate are proved.
背景:炎症是脑卒中病理生理过程的关键组成部分,然而脑卒中与炎症之间的因果关系仍不清楚。目的:采用孟德尔随机化及分子对接技术探索91种靶向炎症细胞因子的脑卒中治疗机制。方法:从开放全基因组关联研究数据库(IEU Open GWAS,https://...背景:炎症是脑卒中病理生理过程的关键组成部分,然而脑卒中与炎症之间的因果关系仍不清楚。目的:采用孟德尔随机化及分子对接技术探索91种靶向炎症细胞因子的脑卒中治疗机制。方法:从开放全基因组关联研究数据库(IEU Open GWAS,https://gwas.mrcieu.ac.uk/,由英国布里斯托大学医学研究委员会综合流行病学单位主办)中获得炎症细胞因子及脑卒中的数据,使用逆方差加权法作为主要研究方法进行两样本孟德尔随机化分析,评估91种炎症细胞因子与脑卒中之间的因果关系。随后基于孟德尔随机化研究结果进行了基因本体分析和京都基因与基因组通路分析,并构建了蛋白质-蛋白质相互作用网络。使用美国西奈山伊坎医学院建立的Enrichr数据库(http://amp.pharm.mssm.edu/Enrichr)和美国科罗拉多大学丹佛分校建立的药物特征数据库(http://tanlab.ucdenver.edu/dsigdb)进行脑卒中治疗药物预测,并使用AutoDock软件进行分子对接,通过Discovery Studio2019对结果进行可视化。结果与结论:(1)发现11种炎症细胞因子与全因脑卒中风险之间存在显著的因果关联;9种炎症细胞因子与缺血性脑卒中风险呈强相关;6种细胞因子与大动脉脑卒中风险显著相关;7种炎症细胞因子与心源性栓塞性脑卒中风险呈显著因果关系;12种细胞因子与小血管脑卒中风险显著相关;3种炎症细胞因子与脑内出血风险具有显著的因果关联;(2)基因本体分析和京都基因与基因组通路分析揭示,炎症细胞因子在代谢、炎症及免疫反应等方面对脑卒中具有重要影响;(3)通过蛋白质-蛋白质相互作用网络分析,筛选出与脑卒中密切相关的10种炎症细胞因子;(4)药物预测和分子对接结果表明,阿托伐他汀和氟氢可的松与关键核心靶点白细胞介素18和CCL3的结合力较高;(5)此次研究的数据来源于国际数据库中的欧洲人群,所获得的结果可为中国脑卒中的遗传流行病学研究提供参考;(6)此次研究阐明了炎症细胞因子与脑卒中之间的因果关系,揭示了炎症细胞因子治疗脑卒中的机制,为脑卒中的治疗提供了新思路。展开更多
背景:研究表明肠道菌群可能会影响类风湿关节炎的发展进程,然而,两者之间的因果关系尚不清楚。使用公开发表的GWAS数据对两者进行孟德尔随机化分析可探讨肠道菌群与类风湿关节炎之间的因果关系,有助于开发针对性的微生物疗法,为类风湿...背景:研究表明肠道菌群可能会影响类风湿关节炎的发展进程,然而,两者之间的因果关系尚不清楚。使用公开发表的GWAS数据对两者进行孟德尔随机化分析可探讨肠道菌群与类风湿关节炎之间的因果关系,有助于开发针对性的微生物疗法,为类风湿关节炎的预防和治疗提供方法和策略。目的:采用两样本双向孟德尔随机化方法探讨肠道菌群与类风湿关节炎之间的潜在因果关系。方法:使用MiBio-Gen联盟的肠道菌群全基因组关联研究(GWAS)数据和IEU Open GWAS数据库(英国布里斯托尔大学和流行病学部门共同开发的大型基因-表型关联数据库)的类风湿关节炎GWAS数据,以逆方差加权法为主要分析方法,MR-Egger回归法、加权中位数法、加权模型法和简单模型法为补充来研究肠道菌群与类风湿关节炎之间的因果关系。使用Cochran’s Q检验评估异质性,MR-PRESSO和MR-Egger intercept检验评估水平多效性,留一法检验结果的稳健性,反向孟德尔随机分析评估肠道菌群与类风湿关节炎是否存在反向因果关系。结果与结论:①正向孟德尔随机化逆方差加权法分析结果显示,5种肠道菌群与类风湿关节炎存在因果关系,其中瘤胃球菌属(β=0.262,OR=1.300,P=0.013)、丁酸梭菌属(β=0.001,OR=1.001,P=0.014)会增加类风湿关节炎的发病风险,厌氧斯氏菌属(β=-0.225,OR=0.798,P=0.025)、毛螺菌属-UCG010(β=-0.177,OR=0.838,P=0.026)和草酸杆菌属(β=-0.171,OR=0.843,P=0.001)可以降低类风湿关节炎的发病风险;敏感性分析未见显著异质性和水平多效性(P均>0.05),留一法检测证实了结果的稳健性,而逆方差加权法之外的其余4种方法的补充进一步验证了结果的可靠性与稳定性。②反向孟德尔随机化分析未发现类风湿关节炎与正向孟德尔随机化确定的5类肠道菌有因果关系。③结果表明,瘤胃球菌属、丁酸梭菌属可能是类风湿关节炎的危险因素,厌氧斯氏菌属、毛螺菌属-UCG010和草酸杆菌属可能是类风湿关节炎的保护因素。肠道菌群在类风湿关节炎的发病机制中可能发挥重要作用,为类风湿关节炎的预防与治疗提供了新的生物标志物。针对中国生物医学研究领域,可以借鉴国际经验,逐步建立和完善多中心的大规模遗传数据库,从而深入探讨肠道菌群与疾病风险之间的关系,推动中国精准医疗和个性化治疗的发展。展开更多
In this paper, the L_1-norm estimators and the random weighted statistic fora semiparametric regression model are constructed, the strong convergence rates of estimators areobtain under certain conditions, the strong ...In this paper, the L_1-norm estimators and the random weighted statistic fora semiparametric regression model are constructed, the strong convergence rates of estimators areobtain under certain conditions, the strong efficiency of the random weighting method is shown. Asimulation study is conducted to compare the L_1-norm estimator with the least square estimator interm of approximate accuracy, and simulation results are given for comparison between the randomweighting method and normal approximation method.展开更多
背景:膝骨关节炎是一种常见的关节软骨及周围组织损伤的慢性炎症性疾病,而免疫细胞在膝骨关节炎免疫炎症反应中起到重要作用,但其中的具体机制仍有待深入研究。目的:采用孟德尔随机化方法来评估731种免疫细胞表型与膝骨关节炎风险之间...背景:膝骨关节炎是一种常见的关节软骨及周围组织损伤的慢性炎症性疾病,而免疫细胞在膝骨关节炎免疫炎症反应中起到重要作用,但其中的具体机制仍有待深入研究。目的:采用孟德尔随机化方法来评估731种免疫细胞表型与膝骨关节炎风险之间的潜在因果关系。方法:使用全基因组关联分析(GWAS)目录中公开获取731种免疫细胞表型的全基因组关联分析统计数据(从GCST0001391到GCST0002121)和IEUGWAS数据库中膝骨关节炎的全基因组关联分析数据(ebi-a-GCST007090)。采用逆方差加权法、MR-Egger回归法、加权中位数法、加权模型法和简单模型法来研究免疫细胞与膝骨关节炎之间的因果关系。敏感性分析用于检验孟德尔随机化分析结果是否可靠,然后以同样方法进行反向孟德尔随机化分析。结果与结论:①正向分析结果表明,共有4种免疫细胞表型与膝骨关节炎有显著的因果关系(FDR<0.20),其中B细胞中的CD27 on CD24+CD27+(OR=1.026,P=0.00026,Pfdr=0.18)、髓系细胞中的CD33 on CD33dim HLA DR-(OR=1.014,P=0.00050,Pfdr=0.18)以及Treg细胞中的CD45RA+CD28-CD8br%CD8br(OR=1.001,P=0.00078,Pfdr=0.18)与膝骨关节炎风险呈直接的正向因果关联;单核细胞中PDL-1 on monocyte(OR=0.952,P=0.00098,Pfdr=0.18)与膝骨关节炎风险呈直接的负向因果关联。②反向分析结果表明,当膝骨关节炎作为暴露数据时,与731种免疫细胞表型均不具有显著因果关系(FDR<0.20)。③敏感性分析结果显示:双向孟德尔随机化的Cochran’s Q检验和MR-Egger回归法结果P值均大于0.05,表明免疫细胞表型与膝骨关节炎之间的因果效应分析不存在显著的异质性和多效性。④上述结果证实,CD27 on CD24+CD27+,CD33 on CD33dim HLA DR-,CD45RA+CD28-CD8br%CD8br以及PDL-1 on monocyte免疫细胞表型与膝骨关节炎之间可能具有较为显著的潜在因果关系,这为研究膝骨关节炎的生物学机制及探索膝骨关节炎的早期防治提供有价值的线索,也为干预性药物的开发提供了新的方向。展开更多
基金Project supported by the National Natural Science Foundation of China(Nos.11672111,11332008,11572215,and 11602089)the Program for New Century Excellent Talents in Fujian Province University+1 种基金the Natural Science Foundation of Fujian Province of China(No.2019J01049)the Promotion Program for Young and Middle-Aged Teacher in Science and Technology Research of Huaqiao University(Nos.ZQNYX307 and ZQNYX505)
文摘The vibroimpact systems with bilateral barriers are often encountered in practice.However,the dynamics of the vibroimpact system with bilateral barriers is full of challenges.Few closed-form solutions were obtained.In this paper,we propose a novel method for random vibration analysis of single-degree-of-freedom(SDOF)vibroim-pact systems with bilateral barriers under Gaussian white noise excitations.A periodic approximate transformation is employed to convert the equations of the motion to a con-tinuous form.The probabilistic description of the system is subsequently defined through the corresponding Fokker-Planck-Kolmogorov(FPK)equation.The closed-form station-ary probability density function(PDF)of the response is obtained by solving the reduced FPK equation and using the proposed iterative method of weighted residue together with the concepts of the circulatory probability flow and the potential probability flow.Finally,the versatility of the proposed approach is demonstrated by its application to two typical examples.Note that the solution obtained by using the proposed method can be used as the benchmark to examine the accuracy of approximate solutions obtained by other methods.
文摘In this paper,Edgeworth expansion for the nearest neighbor-kernel estimate and random weighting approximation of conditional density are given and the consistency and convergence rate are proved.
文摘背景:炎症是脑卒中病理生理过程的关键组成部分,然而脑卒中与炎症之间的因果关系仍不清楚。目的:采用孟德尔随机化及分子对接技术探索91种靶向炎症细胞因子的脑卒中治疗机制。方法:从开放全基因组关联研究数据库(IEU Open GWAS,https://gwas.mrcieu.ac.uk/,由英国布里斯托大学医学研究委员会综合流行病学单位主办)中获得炎症细胞因子及脑卒中的数据,使用逆方差加权法作为主要研究方法进行两样本孟德尔随机化分析,评估91种炎症细胞因子与脑卒中之间的因果关系。随后基于孟德尔随机化研究结果进行了基因本体分析和京都基因与基因组通路分析,并构建了蛋白质-蛋白质相互作用网络。使用美国西奈山伊坎医学院建立的Enrichr数据库(http://amp.pharm.mssm.edu/Enrichr)和美国科罗拉多大学丹佛分校建立的药物特征数据库(http://tanlab.ucdenver.edu/dsigdb)进行脑卒中治疗药物预测,并使用AutoDock软件进行分子对接,通过Discovery Studio2019对结果进行可视化。结果与结论:(1)发现11种炎症细胞因子与全因脑卒中风险之间存在显著的因果关联;9种炎症细胞因子与缺血性脑卒中风险呈强相关;6种细胞因子与大动脉脑卒中风险显著相关;7种炎症细胞因子与心源性栓塞性脑卒中风险呈显著因果关系;12种细胞因子与小血管脑卒中风险显著相关;3种炎症细胞因子与脑内出血风险具有显著的因果关联;(2)基因本体分析和京都基因与基因组通路分析揭示,炎症细胞因子在代谢、炎症及免疫反应等方面对脑卒中具有重要影响;(3)通过蛋白质-蛋白质相互作用网络分析,筛选出与脑卒中密切相关的10种炎症细胞因子;(4)药物预测和分子对接结果表明,阿托伐他汀和氟氢可的松与关键核心靶点白细胞介素18和CCL3的结合力较高;(5)此次研究的数据来源于国际数据库中的欧洲人群,所获得的结果可为中国脑卒中的遗传流行病学研究提供参考;(6)此次研究阐明了炎症细胞因子与脑卒中之间的因果关系,揭示了炎症细胞因子治疗脑卒中的机制,为脑卒中的治疗提供了新思路。
文摘背景:研究表明肠道菌群可能会影响类风湿关节炎的发展进程,然而,两者之间的因果关系尚不清楚。使用公开发表的GWAS数据对两者进行孟德尔随机化分析可探讨肠道菌群与类风湿关节炎之间的因果关系,有助于开发针对性的微生物疗法,为类风湿关节炎的预防和治疗提供方法和策略。目的:采用两样本双向孟德尔随机化方法探讨肠道菌群与类风湿关节炎之间的潜在因果关系。方法:使用MiBio-Gen联盟的肠道菌群全基因组关联研究(GWAS)数据和IEU Open GWAS数据库(英国布里斯托尔大学和流行病学部门共同开发的大型基因-表型关联数据库)的类风湿关节炎GWAS数据,以逆方差加权法为主要分析方法,MR-Egger回归法、加权中位数法、加权模型法和简单模型法为补充来研究肠道菌群与类风湿关节炎之间的因果关系。使用Cochran’s Q检验评估异质性,MR-PRESSO和MR-Egger intercept检验评估水平多效性,留一法检验结果的稳健性,反向孟德尔随机分析评估肠道菌群与类风湿关节炎是否存在反向因果关系。结果与结论:①正向孟德尔随机化逆方差加权法分析结果显示,5种肠道菌群与类风湿关节炎存在因果关系,其中瘤胃球菌属(β=0.262,OR=1.300,P=0.013)、丁酸梭菌属(β=0.001,OR=1.001,P=0.014)会增加类风湿关节炎的发病风险,厌氧斯氏菌属(β=-0.225,OR=0.798,P=0.025)、毛螺菌属-UCG010(β=-0.177,OR=0.838,P=0.026)和草酸杆菌属(β=-0.171,OR=0.843,P=0.001)可以降低类风湿关节炎的发病风险;敏感性分析未见显著异质性和水平多效性(P均>0.05),留一法检测证实了结果的稳健性,而逆方差加权法之外的其余4种方法的补充进一步验证了结果的可靠性与稳定性。②反向孟德尔随机化分析未发现类风湿关节炎与正向孟德尔随机化确定的5类肠道菌有因果关系。③结果表明,瘤胃球菌属、丁酸梭菌属可能是类风湿关节炎的危险因素,厌氧斯氏菌属、毛螺菌属-UCG010和草酸杆菌属可能是类风湿关节炎的保护因素。肠道菌群在类风湿关节炎的发病机制中可能发挥重要作用,为类风湿关节炎的预防与治疗提供了新的生物标志物。针对中国生物医学研究领域,可以借鉴国际经验,逐步建立和完善多中心的大规模遗传数据库,从而深入探讨肠道菌群与疾病风险之间的关系,推动中国精准医疗和个性化治疗的发展。
基金Supported by the Natural Science Foundation of Beijing City of China (1042002)the Science and Technology Development Foundation of Education Committee of Beijing Citythe Special Expenditure of Excellent Person Education of Beijing(20041D0501515)
文摘In this paper, the L_1-norm estimators and the random weighted statistic fora semiparametric regression model are constructed, the strong convergence rates of estimators areobtain under certain conditions, the strong efficiency of the random weighting method is shown. Asimulation study is conducted to compare the L_1-norm estimator with the least square estimator interm of approximate accuracy, and simulation results are given for comparison between the randomweighting method and normal approximation method.
文摘背景:膝骨关节炎是一种常见的关节软骨及周围组织损伤的慢性炎症性疾病,而免疫细胞在膝骨关节炎免疫炎症反应中起到重要作用,但其中的具体机制仍有待深入研究。目的:采用孟德尔随机化方法来评估731种免疫细胞表型与膝骨关节炎风险之间的潜在因果关系。方法:使用全基因组关联分析(GWAS)目录中公开获取731种免疫细胞表型的全基因组关联分析统计数据(从GCST0001391到GCST0002121)和IEUGWAS数据库中膝骨关节炎的全基因组关联分析数据(ebi-a-GCST007090)。采用逆方差加权法、MR-Egger回归法、加权中位数法、加权模型法和简单模型法来研究免疫细胞与膝骨关节炎之间的因果关系。敏感性分析用于检验孟德尔随机化分析结果是否可靠,然后以同样方法进行反向孟德尔随机化分析。结果与结论:①正向分析结果表明,共有4种免疫细胞表型与膝骨关节炎有显著的因果关系(FDR<0.20),其中B细胞中的CD27 on CD24+CD27+(OR=1.026,P=0.00026,Pfdr=0.18)、髓系细胞中的CD33 on CD33dim HLA DR-(OR=1.014,P=0.00050,Pfdr=0.18)以及Treg细胞中的CD45RA+CD28-CD8br%CD8br(OR=1.001,P=0.00078,Pfdr=0.18)与膝骨关节炎风险呈直接的正向因果关联;单核细胞中PDL-1 on monocyte(OR=0.952,P=0.00098,Pfdr=0.18)与膝骨关节炎风险呈直接的负向因果关联。②反向分析结果表明,当膝骨关节炎作为暴露数据时,与731种免疫细胞表型均不具有显著因果关系(FDR<0.20)。③敏感性分析结果显示:双向孟德尔随机化的Cochran’s Q检验和MR-Egger回归法结果P值均大于0.05,表明免疫细胞表型与膝骨关节炎之间的因果效应分析不存在显著的异质性和多效性。④上述结果证实,CD27 on CD24+CD27+,CD33 on CD33dim HLA DR-,CD45RA+CD28-CD8br%CD8br以及PDL-1 on monocyte免疫细胞表型与膝骨关节炎之间可能具有较为显著的潜在因果关系,这为研究膝骨关节炎的生物学机制及探索膝骨关节炎的早期防治提供有价值的线索,也为干预性药物的开发提供了新的方向。
