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关键词： 要素市场一体化   绿色技术转移   环境污染治理   专利转让  

摘要： 在“全国一体化技术要素市场”建设的背景下，借助市场机制促进绿色技术的扩散与应用，已经成为推动地区环境污染治理和绿色转型的关键路径。基于2006—2022年中国地级市绿色专利转让数据，借助双重固定效应模型、工具变量和词频统计等方法，系统检验绿色技术转移对地区环境污染治理的影响效应及其作用机制，并从绿色技术转移的全周期视角，提出破解绿色技术转移瓶颈的路径选择。研究表明，跨区域绿色技术转移能够显著提升技术接收地区的环境污染治理水平，在经过系列稳健性检验后，结论依然稳健。机制分析表明，绿色技术转移通过“资源配置效应”和“自主创新效应”两条路径提升了地区的环境治理效能，前者表现为清洁技术要素结构的优化重组，后者表现为本地绿色创新能力的提升。基于绿色技术转移“需求—过程—应用”全周期的分析表明，随着区域环境保护重视程度的增强、社会支撑条件的改善以及技术承接能力的提升，绿色技术转移对环境污染治理的促进作用显著增强。因此，应着力健全绿色技术市场机制、强化区域创新能力并构建全周期保障体系，以有效促进“技术转移—环境治理—绿色发展”的良性循环。

关键词： 跨区域治理   CiteSpace   文献计量   可视化分析   演进趋势  

摘要： 跨区域治理是加快实现区域高质量协调发展新格局的重要途径。本文利用CiteSpace工具以2014—2024年知网数据库中北大核心与中文社会科学引文索引（CSSCI）来源期刊的930篇跨区域治理文献为样本进行知识图谱分析。结果表明，跨区域治理经历了快速发展期和相对平缓期两个主要阶段；研究主要集中在区域协同与空间治理、环境与生态保护、教育与社会发展三大方面；中国城市规划学会等机构在近年来展现出较为紧密的合作关系；“协同治理”“京津冀”依然是学者们研究的焦点，“数字经济”和“跨界治理”成为近期学者们关注的新热点，其中“黄河流域数字经济驱动下的都市圈发展与共同富裕实现路径研究”或将成为国内未来研究的焦点。未来还需要关注跨区域治理的理论框架完善、实践模式创新、技术手段更新、国际合作拓展，以及绩效评估完善。

关键词： 孟德尔随机化   炎症因子   类风湿关节炎   因果关系   全基因组关联研究   单核苷酸多态性   保护性因子   危险性因子  

摘要： 背景：类风湿关节炎是一种慢性、系统性的自身免疫性疾病，它的发病机制涉及多种炎症因子和代谢物，但因果关系尚不明确。国内类风湿关节炎的诊断和治疗水平近年来虽有提高，但仍有部分患者因缺乏早期诊断和规范治疗而致残。目的：采用孟德尔随机化方法评估炎症因子与类风湿关节炎之间的潜在因果关系，为临床研究提供新的支持和角度，以期填补类风湿关节炎发病机制与炎症因子关系的空缺，为治疗和预防类风湿关节炎提供新的潜在靶点和指导。方法：疾病数据使用了来自一项芬兰R10数据库的13 621例类风湿关节炎患者和262 844例健康对照者的遗传数据；91种炎症因子来自全基因组关联研究11个队列的荟萃分析，共有14 824名欧洲血统参与者。正向孟德尔随机化分析以P<5×10-6来识别炎症因子和类风湿关节炎相关的工具变量；反向孟德尔随机化分析以P<5×10-8来识别类风湿关节炎和炎症因子相关的工具变量；正向和反向连锁不平衡参数均设为0.001，遗传距离设为10 000 kb，只考虑F统计量>10的工具变量，之后去除混杂因素。采用逆方差加权方法、MR-Egger、加权中位数、简单众数和加权众数等方法研究91个炎症因子与类风湿关节炎之间的因果关系，主要以逆方差加权方法为主，P<0.05；异质性和水平多效性P>0.05，以排除异质性和水平多效性；并且进行反向孟德尔随机化分析，以排除反向因果。结果与结论：（1）C-C趋化因子23（OR=0.921,P=0.006）、成纤维细胞生长因子19（OR=0.906,P=0.046）、白细胞介素12亚单位β（OR=0.899,P=0.009）、白细胞介素2（OR=0.889,P=0.024）、白血病抑制因子受体（OR=0.876,P=0.047）对类风湿关节炎起保护作用；（2）C-C趋化因子19（OR=1.118,P=0.032）、C-C趋化因子4（OR=1.107,P=0.004）、白细胞介素7（OR=1.211,P=0.018）、肿瘤坏死因子（OR=1.119,P=0.040）对类风湿关节炎起危险作用；（3）上述结果为炎症因子在类风湿关节炎中的作用提供了新的视角和证据，弥补了该领域的空缺，并可能为预防和治疗类风湿关节炎带来新策略。

关键词： 呋喹替尼   美国食品药品管理局不良事件报告系统   药物警戒   血压升高   发声困难   骨髓抑制  

摘要： 目的 基于美国食品药品管理局不良事件报告系统（FAERS）分析呋喹替尼不良事件，为临床安全用药提供参考。方法 收集FAERS数据库中2018年第1季度—2025年第1季度数据，筛选呋喹替尼为首要怀疑药物的不良事件报告，使用报告比值比法（ROR）分析不良事件。结果 共获取呋喹替尼为首要怀疑药物的不良事件报告病例1 632份，适应证结直肠癌（42.8%）最多，涉及3 073例不良事件，阳性首选术语（PT）101个，涉及16个系统器官分类。高发不良事件包括血压升高、发声困难、骨髓抑制等，与说明书所收载不良事件一致。新的不良事件如便秘、周围神经病、脱水、肾局限性血栓性微血管病等。呋喹替尼引起药品不良事件发生时间中位数为14 d,65.8%的不良事件发生在用药前30天内。结论 使用呋喹替尼应重点关注胃肠、血液及皮肤等方面不良反应，还需警惕新的不良反应。

关键词： tRF   数据库   神经网络学习  

摘要： 目的 转运核糖核酸衍生片段（transfer RNA derived fragment，tRF）是一种新型的长度介于13～50 nt的非编码RNA，最近被发现可能通过靶向结合mRNA，促进mRNA降解，抑制蛋白质翻译，从而在细胞中发挥特定的生物学功能，但预测其靶基因的生物信息学方法尚且有限。为了研究这一种新型分子在基因网络调控中发挥的作用，开发一种更全面的预测tRF靶标的算法具有重要意义。方法 我们使用多层感知机神经网络深度学习算法，以确认结合的38 687对tRF:mRNA为训练数据，将已知的tRF和靶标结合的特征用于模型学习，并扩大收录的tRF和靶标的范围。结果 我们将该基于神经网络学习的tRF靶标预测算法命名为tRF Prospect，算法AUC达93.4%，经与过表达tRF后的转录组高通量测序数据进行比对，具有良好的预测性能，证实该算法具有较高准确度。结论 tRF Prospect主要预测tRF发挥生物学功能可能作用的靶向mRNA，对现有的tRF靶标预测平台在收录tRF种类，靶标范围和预测模型上进行了补充，为研究tRF在生物中的新作用提供了基础。

关键词： 布地奈德肠溶胶囊   Ig A肾病   FAERS数据库   高血压   类库欣综合征   体质量高增加  

摘要： 目的 基于FAERS数据库对原发性免疫球蛋白A（IgA）肾病新型药物布地奈德肠溶胶囊不良事件信号进行挖掘与分析。方法 检索并提取FAERS数据库2021年第4季度—2025年第1季度收录以目标药物通用名“budesonide”及商品名“Tarpeyo?、Kinpeygo?、Nefecon?”为首要怀疑对象的不良事件报告，利用ROR法和BCPNN法对布地奈德肠溶胶囊的相关报告进行数据挖掘和分析，并利用MedDRA医学用语词典进行汉化及系统归类。结果 纳入分析15 969 959份不良事件报告中，以布地奈德肠溶胶囊相关名称为首要怀疑药物的不良事件报告3 581份。发现该药不良反应信号涉及多个系统，具有临床参考意义的高风险信号包括高血压亚急症、类库欣综合征、体质量增加等等；另检测出高风险且说明书中未提及的安全警戒信号如牙齿感觉敏感和尿异常。结论 布地奈德肠溶胶囊长期使用需关注如高血压、类库欣综合征、体质量高增加等不良安全信号。此外用药期间还需注意口腔健康，必要时应及时就医。

关键词： 孟德尔随机化   日常饮食结构   半月板损伤   膝关节内部紊乱   因果关系   敏感性分析   保护因素   危险因素  

摘要： 背景：膝关节结构性损伤是常见的运动系统疾病，包括半月板损伤和膝关节内部紊乱，严重影响运动员和老年人的生活质量。现有研究表明日常饮食结构可能影响膝关节结构性损伤的发生与发展，但其因果关系尚不明确。目的：基于遗传学方法，探讨日常饮食结构与膝关节结构性损伤之间的因果关系，识别潜在的风险性与保护性饮食因素。方法：采用双样本孟德尔随机化分析日常饮食结构与膝关节结构性损伤之间的因果关系，其中半月板损伤和膝关节内部紊乱数据集来源于FinnGen数据库，暴露因素数据集来自OpenGWAS和GWAS Catalog数据库，涉及20项常见饮食因素。以逆方差加权法为主要分析方法，联合MR-Egger回归法、加权中位数法、简单模式法与加权模式法进行补充验证，并通过敏感性分析检验结果的稳健性。结果与结论：逆方差加权法结果显示，共有13种饮食因素与半月板损伤存在潜在因果关系；12种饮食因素与膝关节内部紊乱相关。其中，蔬菜消耗量(OR=2.59,P <0.001)与半月板损伤风险升高显著相关；精神活性饮料消耗量(OR=1.26,P <0.001)与膝关节内部紊乱风险增加显著相关；水果消耗量(OR=0.68,P <0.001)与膝关节内部紊乱风险降低显著相关。上述结果基于欧洲人群的大样本遗传数据，揭示了饮食结构与膝关节结构性损伤之间的潜在因果关系，可为中国人群在相关疾病的营养干预与预防策略制定提供参考依据。

关键词： 参数优化   数据库系统   深度强化学习   多目标优化   性能优化  

摘要： 数据库系统的参数配置直接影响其性能和系统资源的利用率.主流的关系数据库管理系统有数百个参数可供调整以获得最佳的性能和服务能力.数据库系统性能的优化通常由经验丰富的数据库管理员(DBA)手动进行,但是由于数据库系统配置参数众多、异构且参数之间的存在复杂的相关性,传统的人工进行参数调优的工作方法效率低、成本高、可复用性差.为了提高数据库系统性能优化的工作效率,数据库系统的自动化参数调优技术成为数据库领域的研究热点.由于强化学习具有与系统运行环境交互、反馈并逐步优化的能力,被广泛应用于复杂系统的优化过程.相关的研究工作将强化学习及其改进方法应用于数据库系统的参数优化,但是都采用单目标优化的方法.实际上,数据库系统的参数优化属于多目标优化任务,且调优工作常在资源受限的情况下进行,因此现有的工作存在一些缺陷:(1)将数据库系统优化任务的多个目标通过简单线性转换为单目标优化问题具有一定的盲目性,需要反复迭代尝试优化,实现成本高;(2)无法应对数据库系统需求的动态变化,适用性差;(3)相关工作使用的强化学习方法本身是属于单目标优化算法,将其应用于多目标任务时,导致难以有效对齐偏好(当前的各个目标的权重系数)和相应的最优策略,可能产生次优解;(4)现有数据库系统参数优化的目标通常仅考虑吞吐量和延迟,未考虑内存等资源的利用率.针对以上问题,设计一种基于多目标深度确定性策略梯度的强化学习算法(MODDPG).该方法是原生多目标的强化学习方法,不需要将数据库系统优化的多目标任务转换为单目标任务,可以高效适应数据库系统需求的动态变化.通过改进强化学习算法的奖励机制可以快速实现偏好与最优策略的对齐,有效避免次优解的产生,提高数据库系统参数优化的效率.为了更进一步验证所提方法的普遍适用性,将提出的多目标优化的方法进行扩展,实现了提升数据库的性能和资源利用率的多目标协同优化.实验部分在主流关系数据库系统上使用TPC-C和SYSBench测试基准对所提参数优化方法的有效性和实用性进行了验证.实验结果表明,所提方法在模型的训练效率和数据库参数优化的作用方面具有明显的优势,并且易于根据优化需求扩展到更多目标.

关键词： 机器学习   荧光诊疗分子   分子设计   构效关系   分子描述符   数据库  

摘要： 有机荧光诊疗分子因其高灵敏度、优异的生物相容性、低毒性、诊疗一体化等特点广泛应用于生命成像与肿瘤治疗等领域. 然而， 随着精细化诊疗需求的不断增加， 传统的分子设计方法受限于长周期试错实验与高昂计算成本， 难以满足设计需求. 基于机器学习(Machine Learning， ML)方法直接构建有机分子各种性质与结构的映射关系成为荧光分子设计领域有效提高精准诊疗功能、缩短设计周期的新方法. 本文系统梳理了基于各种ML算法的荧光分子设计模型， 针对多种诊疗分子特征属性对当前研究进行归类综述， 并提出了未来基于ML方法分子设计的发展方向.

关键词： 取料装置   激波   涡结构   能耗  

摘要： 取料装置能耗占设备总能耗的70%以上，直接影响设备的能耗和物理性能。为有效评估设备取料装置取料能力对设备物理性能的影响，研究了由于粉尘堆积造成的设备取料装置堵塞对取料装置性能的影响。采用粒子图像测速技术，在马赫数和雷诺数相似的环境下对不同工况的表面气流速度分布进行了实验测量，观测了激波结构，并计算了涡量、Q值等参数。根据实验测得的速度分布情况和力矩平衡公式，计算了不堵塞与堵塞工况下取料装置能耗变化情况。结果表明，取料装置堵塞后的取料装置头部产生的激波位置发生改变，激波位置后移2～3mm，激波仍为典型的弓形曲线激波形式，但激波中段激波角变化大约5°，涡量值减小约50%。法向速度梯度明显减小，流动性质发生一定程度的改变。堵塞后能耗增加3W～5W，取料装置前端激波后温度已经超过100℃，不利于取料装置长期使用和设备长期稳定运行。取料装置出口气流相对压力不大于0.7，才能保证物理性能满足要求，同时设备稳定运行。