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World File Search System关联性
基于生物信息学探讨肥胖基因与疾病发生的关联性
方法：网络药理学和蛋白质 - 蛋白质相互作用网络可视化和富裕分析技术用于找到肥胖基因与其相互作用小的RNA和疾病之间的关联。disgenet，Genecards，TTD和OMIM数据库用于搜索与肥胖，糖尿病和乳腺癌相关的基因靶标，然后与UNIPROT数据库结合使用，用于基因去除和映射，肥胖和各种疾病的关键基因数据。使用Venny在线数据处理平台来获得肥胖和各种疾病之间的关联基因。相关基因是通过使用字符串在线分析平台构建目标蛋白质相互作用网络图和topoolosogogogogogopogogogogogogogogogogogogogogogogogogogogogogogogogogogogogogogogical构建基因，并通过Cytoscape软件进一步筛选了结果，以获得各种疾病与肥胖症之间具有牢固关联的核心目标基因。使用David在线数据库和微生物症的在线分析平台，通过GO和KEGG富含所获得的核心靶基因。结果：有460个肥胖胸癌交叉基因，607个肥胖糖果交叉基因，23个肥胖乳腺癌核心基因和24个肥胖糖核心核心基因。在此基础上，总共获得了与肥胖和乳腺癌有关的138个核心基因或miRNA。有144个与肥胖和糖尿病有关的核心基因或miRNA。本研究使用生物信息学方法来研究肥胖与糖尿病和乳腺癌的关系和潜在机制，然后为我们提供了一种新的观点，可以通过对miRNA的研究来了解与肥胖相关并发症的机制，并为我们提供了新的想法，以探索和改善治疗方法。
京津冀可再生能源产业特征及空间集聚关联性
摘要：京津冀是我国重点发展区域，可再生能源产业尤受关注。本文旨在将空间信息与可再生能源产业相结合，揭示产业时空演变特征及其驱动因素。研究发现,京津冀产业表现出明显的集聚格局,京津冀区域可再生能源产业2005—2010年Moran’s I=0.385579,2010—2015年Moran’s I=0.319463,2015—2020年Moran’s I=0.329409。全局空间自相关分析显示,京津冀区域可再生能源产业集聚水平并未提高,但局部空间自相关显示,交通运输和商业水平较高的区域在空间上趋于显著集聚。通过Moran指数发现京津冀产业呈现出明显的集聚格局，通过热点分析发现产业集聚主要发生在北京、天津、石家庄和张家口，这可以用城市化带来的要素集聚效应来解释。但进一步计算区位商、赫尔曼系数和基尼系数，发现京津冀地区存在明显的区域差异，如单极集聚效应在减弱。进一步的三相空间椭圆更形象地揭示了京津冀地区可再生能源产业在过去20年中持续形成的良性产业扩张。产业从首都北京起步，向西南转移，带动了河北、天津等地可再生能源产业发展，促进了京津冀经济圈协同发展。
CYP11A1基因多态性与多囊卵巢综合征患者的关联性
引言多囊卵巢综合征 (PCOS) 是一种复杂而常见的疾病，影响 5–20% 的育龄妇女。全球约有 1.05 亿年龄在 15-49 岁之间的女性被诊断出患有 PCOS1。PCOS 仍然是最难治疗的疾病之一，因为它的性质复杂、发展特点鲜明，并且对女性从青少年时期到绝经后期的生活有影响2。PCOS 最常见的结果是女性无排卵，以高雄激素和胰岛素抵抗为标志，它是月经不调、闭经和月经过少的最常见原因之一，而月经稀发是女性不孕的最常见原因3。PCOS 的特点是促性腺激素缺乏、雄激素水平升高、胰岛素抵抗、慢性无排卵和月经周期不规律。生殖异常是多囊卵巢综合征的常见特征。激素在卵巢功能和月经周期管理中起主导作用，从而保持生育能力。
投资人工智能、有效沟通与国家转型关联性的典范论述
本研究重点关注人工智能 (AI)、通信和尼日利亚的转型。人工智能 (AI) 领域正在迅速扩展，这些进步对我们的日常生活产生了深远的影响。尼日利亚是看到这项创新有潜力加快国家转型和进步步伐的国家之一。有鉴于此，本研究旨在调查尼日利亚转型中采用人工智能 (AI) 技术和通信的程度，确定将 AI 和通信纳入尼日利亚转型努力的潜在好处和缺点，并研究 AI 对尼日利亚转型的伦理、法律和社会影响，因为它与数据隐私、透明度和问责制有关。该研究的理论框架围绕创新扩散理论 (DOI) 和技术社会建构理论 (SCOT) 建立。本研究采用范式分析，将主题讨论框架置于有用的范式中，以帮助读者获得更深入的见解。因此，研究的讨论方面分为三个范式；历史和文化背景、政府角色和政策以及尼日利亚通信中采用人工智能的道德、法律和社会影响。该研究得出结论，通信中的人工智能可能会改变商业和尼日利亚的经济。然而，投资于技术和
白细胞介素-10基因-592C/A多态性与2型糖尿病肾病的关联性
摘要 目的：确定白细胞介素 (IL)-10 基因 -592 C/A 多态性与 2 型糖尿病 (T2DM) 患者糖尿病肾病 (DNP) 之间的关联。研究设计：比较观察研究。研究地点和持续时间：巴基斯坦拉合尔梅奥医院和爱德华国王医科大学肾脏病科（与生物化学和生物医学科学高级研究中心 (ARCB) 合作），2021 年 1 月至 12 月。方法：该研究包括 282 名患有 T2DM ≥5 年且年龄≥40 岁的患者。患有和不患有 DNP 的患者分别分为 A 组和 B 组（每组 n = 141）。样本采集后，首先从全血中提取脱氧核糖核酸（DNA），然后通过特异性引物进行扩增，最后通过聚合酶链式反应和限制性片段长度多态性（PCR-RFLP）方法进行基因分型。使用中位数和四分位距（IQR）描述偏态数据，使用频率描述分类数据。使用Mann-Whitney U检验进行数据组间比较。使用卡方检验建立关联。结果：A组患者的中位年龄为50.0（12）岁，B组患者的中位年龄为54.0（11）岁。A组男女性分布为39（27.7％）/ 102（72.3％），B组男女性分布为49（34.8％）/ 92（65.2％）。IL-10基因-592 C / A多态性在A组72（51.0％）中出现的频率高于B组63（44.7％），但无统计学意义（p = 0.283）。结论：本研究表明，T2DM患者IL-10基因-592位点的单核苷酸C / A多态性不会影响（增加/减少）其患DNP的易感性。
基于灰色关联分析的民航飞行员人为失误因素研究
摘要。针对民航事故涉及人为失误因素较多且具有典型灰色系统特征的情况，利用人为因素分析和分类系统模型，构建了民航事故人为失误因素指标体系。以2008—2011年全球发生的事故数据为基础，采用灰色关联分析法定量分析人为失误因素间的关联性。研究结果表明，影响飞行员人为失误因素的主要因素排序为不安全行为前提条件、不安全监管、组织机构、不安全行为。与二级指标和飞行员人为失误因素关联最密切的因素是飞行员的生理/心理限制，其次是监管违规。还可以定量分析一级指标与相应二级指标之间的关联性以及二级指标之间的关联性。
药物研发安全中的数据科学：挑战与机遇
药物发现和开发是一个复杂的过程，需要投入大量的时间和金钱。项目通常从根据靶标与疾病的关联性选择靶标开始，并评估可能的“可药性”。1 随后，可以决定是继续采用传统的小分子方法、生物制剂（抗体或片段）还是采用正在开发的许多新方法之一，例如反义寡核苷酸或靶向蛋白质降解剂。项目非常重视疗效和靶标与疾病的关联性。但是，由于大多数项目的失败都是由于安全性，其中约 25-50% 是由于药物靶标本身，2 因此必须将安全性作为药物设计的一部分。从安全的角度来看，每种方法都有自己的优势和风险。例如，小分子可能与脱靶化学毒性有关，例如 hERG 易感性或肝脏药物转运蛋白抑制。类似地，抗体和寡核苷酸可能与免疫原性和/或肾毒性有关
