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World File Search System因果
药物发现和开发中的因果推断
以在临床试验中测试一种药物是否与阻止致命癌症进展有关为例。定期概率更新意味着服用该药物会改变在规定的时间窗口内死于该疾病的条件概率，无论试验在何时何地进行。操纵意味着即使我们考虑影响患者生存的所有其他因素（例如年龄和合并症），药物治疗仍显示出额外的益处。反事实条件意味着如果不服用该药物，患者的死亡就不会被推迟。最后，作用机制意味着我们了解药物为何延长患者的生存期，例如通过激活肿瘤浸润免疫细胞。总之，这四个条件既确保了统计相关性，又确保了机械理解。他们将 Austin Bradford Hill 2 的因果关系标准置于因果背景中，并为在医疗保健中建立因果关系的哲学推理实施了实际测试。3
瑞典可再生能源消费和结构变化的环境影响：基于小波的格兰杰因果关系方法的新视角
本文评估了瑞典二氧化碳排放与金融发展、经济增长、可再生能源使用、结构变化和不可再生能源使用之间的时频分析相互关系。我们使用了 1980 年至 2019 年的季度数据集。为了揭示这些相互关系，我们利用了小波工具（基于小波的格兰杰因果关系和小波相干性）。基于小波的格兰杰因果关系 (WGC) 检验解释了时间序列分析中的多个时间尺度问题。WGC 的另一个独特之处在于它能够抵抗时间序列模型中的分布假设和错误指定。此外，小波相干性估计器可以即时评估模型中相互作用指标之间的相关性和因果关系。小波相干性的结果显示，可再生能源、金融发展、经济增长、结构变化和贸易开放提高了环境质量，而非可再生能源则加剧了二氧化碳的排放。此外，WGC 还显示，所有变量都可以相互预测。基于这些发现，瑞典的政策制定者应该更加注重提高公众对可再生能源和环境保护的认识。我们相信，瑞典转向服务业主导的增长将有助于保护环境。
阿拉弗拉海和帝汶海因果链分析报告
阿拉弗拉海和帝汶海因果链分析报告版权所有 © 2022 阿拉弗拉海和帝汶海生态系统行动第二阶段 (ATSEA-2) 项目作者：马修·福克斯建议引用：福克斯，M. (2022)。阿拉弗拉海和帝汶海因果链分析报告。阿拉弗拉海和帝汶海生态系统行动第二阶段 (ATSEA-2) 项目，印度尼西亚巴厘岛。42 页。免责声明：ATSEA-2 项目已发布本出版物中包含的信息，以帮助公众了解和讨论，并帮助改善阿拉弗拉海和帝汶海 (ATS) 地区的可持续管理。本出版物的内容不一定反映 ATSEA-2 实施伙伴及其其他参与组织或 ATSEA 成员国的观点或政策。所采用的名称和表述并不代表 ATSEA-2 对任何国家或地区的法律地位、其权力或边界划分发表任何意见。出版者：ATSEA-2 区域项目管理部门 Jl. Mertasari No. 140 Sidakarya, Denpasar 80224, 印度尼西亚巴厘岛 电话：+62 361 448 4147 电子邮件：infoatsea2@pemsea.org 网站：https://atsea-program.com/ 封面图片：珊瑚礁在印度尼西亚 Wangel 海滩清澈的海水下蓬勃发展。印刷于印度尼西亚巴厘岛登巴萨
肠道菌群与失眠之间的因果关系
失眠是指经常和持续的困难入睡或保持睡眠的特征，尽管睡眠机会和睡眠环境适当（Sutton，2021； Cunnington等，2013）。该疾病的特征主要是在入睡，梦幻，易于觉醒和早期觉醒方面很难，并且经常伴有身体症状（疼痛，神经和麻木）和精神障碍（抑郁，焦虑，焦虑和烦躁）。根据统计数据，超过30％的全球人口经历了一种或多种失眠症状（Madari等，2021），严重影响了患者的生活和工作。失眠的发病机理非常复杂。失眠的发生和发展与个体因素和各种环境因素密切相关。易感因素，诱导因素和维持因素起着非常重要的作用（Proserpio等，2020）。最近，越来越多的证据表明，肠道菌群的变化与宿主健康密切相关（Agus等，2018； Morrison和Preston，2016）。微生物群 - 肠道 - 脑轴已得到确定，与多系统疾病（如神经系统）有关，并参与许多精神疾病的发病机理（Forslund等，2017; Cox and Weiner，2018; Looo等，2020）。肠道菌群称为人体的“第二基因组”（Preethy等，2022）。现在认为细菌与人类细胞的比率接近1：1，其中所含的基因是人类编码基因的100倍。Thaiss等。肠道微生物群已被证明可以通过参与食物消化和分解来调节身体健康和大脑的功能（Burokas等，2017），调节胆汁酸代谢（Burokas等，2017），抵抗病原体，抵抗病原体的入侵（Cheng等，2019），并参与免疫反应，并参与免疫反应（Yang and Cong，Yang，20211）。目前，已经有关于失眠和肠道菌群的报道。（2016）发现，一方面，改变小鼠的睡眠模式可以改变其肠道微生物群的结构和多样性，另一方面，改变了
利用大数据了解心理健康的因果关系：一个研究框架
在过去的 30 年中，我们开展了大量大规模的纵向精神病学研究，以增进我们对精神疾病的理解和治疗。然而，尽管研究界付出了巨大的努力和大量资金，我们仍然缺乏对大多数精神疾病的因果理解。因此，大多数精神病学诊断和治疗仍然在症状体验的层面上进行，而不是衡量或解决根本原因。这导致了一种反复试验的方法，这种方法与潜在的因果关系不相符，临床结果也不佳。在这里，我们讨论了如何将源于因果因素探索而不是症状分组的研究框架应用于大规模多维数据，以帮助解决心理健康研究面临的一些当前挑战，进而解决临床结果。首先，我们描述了寻找心理健康状况因果驱动因素所面临的一些挑战和复杂性，重点关注目前评估和诊断精神疾病的方法、症状和原因之间的多对多映射、对异质症状组的生物标记的搜索以及影响我们心理的多个动态相互作用变量。其次，我们提出了一个以因果为导向的框架，该框架基于两个大型数据集，这两个数据集来自青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究，这是美国最大的大脑发育和儿童健康长期研究，以及全球心智项目，这是世界上最大的心理健康档案数据库以及来自全球 140 万人的生活背景信息。最后，我们描述了如何对此类数据集使用聚类和因果推理等分析和机器学习方法，以帮助阐明对心理健康状况的更因果理解，从而能够采取诊断方法和预防解决方案，从根本上解决心理健康挑战。
AALBORG大学因果关系工具的原因...
为了实现这一目标，必须增加空间规划过程中环境评估工具的变革潜力。这是BioPolue项目中任务2.3的重点，该项目旨在“了解海洋和EIA中使用的空间规划和基础设施开发中的因果机制，以探索如何改进这些机制，以增强其在为生物多样性产生变革性行动中的作用中的作用”（生物生物生物项目描述）。任务2.3涉及注释和分析环境影响评估（EIA）和战略环境评估（SEA）报告中的因果关系，从而导致了与空间计划和管理工具相关的因果关系和生物多样性缓解层次结构的因果图工具。建立在这个基础上，系统思维方法提供了一种强大的方法，可以绘制和分析潜在空间变化涉及的因果关系，如因果环图（CLD）所示。这种方法不仅可以补充，而且通过确定互连和反馈产生的最关键要素，过程和动态来显着提高环境评估的有效性。这些因素在空间计划过程中的决策和使用中的使用至关重要。不仅了解直接影响，还了解空间规划的反馈机制，重点和工具可以解决自我生成过程，从而支持计划目标。因此，它增加了在空间规划过程中环境评估工具的变革潜力。此外，系统分析揭示了系统结构和产生的动态过程，这些过程是由正（增强）和负（平衡）反馈回路的相互作用产生的（Sterman，2000）。这两种机制对于理解在计划，计划和项目的影响下的要素之间的因果关系和非线性动态至关重要。它还促进了可行杠杆点的识别，这是系统中可能受到影响以获得更好结果的关键点。确定这些要点可能会导致有关避免，最小化或弥补潜在影响以及增强生物多样性标准的措施机会的知情建议（Meadows，1997）。因此，通过将这些改进的海洋和EIA工具整合到空间规划过程中，可以大大提高增强生物多样性和实现可持续发展目标的变革性潜力。这种对因果效应的理解的实际影响取决于实际的计划过程和应用程序的上下文。
肠道菌群与淋巴瘤之间的因果关系：两样本的孟德尔随机研究
结果：我们发现了38个潜在的因果关系，将肠道微生物组中的遗传易感性与淋巴瘤的发育联系起来。一些更明显的结果如下：coprobacter属（OR = 0.619，95％CI 0.438 - 0.873，p = 0.006）表现出对霍奇金淋巴瘤（HL）的潜在保护作用。属属（OR = 0.473，95％CI 0.278 - 0.807，p = 0.006）是弥漫性大B细胞淋巴瘤的保护因素。reminococcaceae属（OR = 0.541，95％CI 0.341 - 0.857，p = 0.009）具有针对卵泡淋巴瘤的暗示性保护作用。lachnospireceaeucg001（OR = 0.354，95％CI 0.198 - 0.631，p = 0.0004）显示出针对T/NK细胞淋巴瘤的保护性。Q检验表明缺乏异质性，MR-EGGER检验没有显示出显着的水平多层。此外，保留的分析未能识别出对整体结果产生重大影响的任何SNP。
因果关系 - 时空图神经网络用于时空时间序列
时空时间序列通常是通过放置在不同位置的监视传感器来收集的，这些传感器通常由于各种故障而包含缺失值，例如机械损坏和内部中断。归纳缺失值对于分析时间序列至关重要。恢复特定的数据点时，大多数现有方法都考虑了与该点相关的所有信息，较小的因果关系。在数据收集期间，不可避免地包括一些未知的混杂因素，例如，时间序列中的背景噪声和构造的传感器网络中的非杂货快捷方式边缘。这些混杂因素可以打开后门路径并在输入和输出之间建立非泡沫相关性。过度探索这些非毒性相关性可能会导致过度拟合。在本文中，我们首先从因果的角度重新审视时空时间序列，并展示如何通过前门调整来阻止混杂因素。基于前门调整的结果，我们引入了一种新颖的C技术性-Ware Sp aTiot e Mpo r al图神经网络（CASPER），其中包含一种新型的基于及时的解码器（PBD）和空间 - 可导致的因果发生（SCA）。PBD可以减少混杂因素的影响，而SCA可以发现嵌入之间的因果关系稀疏。理论分析表明，SCA根据梯度值发现因果关系。我们在三个现实世界数据集上评估Casper，实验结果表明，Casper可以胜过基准，并可以有效地发现因果关系。
用于动态分配公共资源的自足因果经济
摘要 本文介绍了业力机制，这是一种在无限时间内在竞争代理之间重复分配稀缺资源的新方法。示例包括决定在高峰需求期间为哪些叫车行程请求提供服务、在交叉路口或车道合并时授予通行权或将互联网内容纳入受监管的快速通道。我们研究了这些问题的简化但富有洞察力的表述，其中在每个时刻，从大量人群中随机匹配两个代理来竞争资源。业力机制的直观解释是“如果我现在屈服，我将在未来得到回报。”代理在类似拍卖的环境中竞争，他们竞标业力单位，业力直接在他们之间流通并在系统中自成一体。我们证明，这使得一个自利的代理社会能够实现高水平的效率，而无需诉诸（可能有问题的）资源货币定价。我们将业力机制建模为动态人口博弈，并保证存在一个平稳纳什均衡。然后，我们用数字方式分析了稳定纳什均衡下的表现。对于同质代理的情况，我们比较了不同的机制设计选择，表明当代理具有未来意识时，可以实现高效且事后公平的分配。最后，我们测试了针对代理异质性的稳健性，并通过业力重新分配提出了一些观察到的现象的补救措施。
因果关系间神经调节促进中风中的突触和神经行为抑制
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过同行评审证明）预印版本的版权所有者此版本发布于2025年3月11日。 https://doi.org/10.1101/2025.03.10.25323712 doi：medrxiv preprint