本文提供了有条件平均治疗效果(CATE)的估计和推理方法,其特征在均质横截面和单位异质动态面板数据设置中均具有高维参数。在我们的主要示例中,我们通过将基本处理变量与解释变量相互作用来对CATE进行建模。我们手术的第一个步骤是正交的,我们从结果和基础处理中分散了对照和单位效应,并采取了交叉填充的残差。此步骤使用一种新颖的通用交叉拟合方法,我们为弱依赖的时间序列和面板数据设计。这种方法在拟合滋扰时“忽略了邻居”,并且我们通过使用Strassen的耦合来理论上为其提供动力。因此,我们可以在第一个步骤中依靠任何现代的机器学习方法,只要它足够好学习残差。第二,我们构建了CATE的正交(或残留)学习者(套件),该学习者会在残留处理与解释变量的残留处理相互作用的载体上回归结果残留。如果CATE函数的复杂性比第一阶段重新调查的复杂性更简单,则正交学习者收敛速度比基于单阶段回归的学习者快。第三,我们使用demiasing对CATE函数的参数进行同时推断。当Cate低维时,我们还可以在最后两个步骤中使用普通最小二乘。在异质面板数据设置中,我们将未观察到的单位异质性建模为与Mundlak(1978)相关单位效应模型的稀疏偏差,作为时间不变的协变量的线性函数,并利用L1-元素化来估算这些模型。
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摘要 人体的每个器官都有自己的微生物群,眼睛作为一个复杂的多组分器官也不例外。由于传统研究方法的局限性,对眼部微生物组 (OM) 的详细研究直到 2010 年才作为眼部微生物组项目的一部分开始,当时研究方法的进步使得获得详细数据成为可能,尽管之前一直存在争议,即微生物是否能够附着在眼部表面——具有抗菌特性的泪膜层上。眼球表面的结构由角膜、结膜、泪腺及泪膜、睑板腺以及睑板膜组成;它们共同对抗刺激物、过敏原和病原体。眼部微生物群的稳态对于维持视觉器官的健康至关重要。大多数微生物位于角膜和结膜上,包括16S rRNA测序在内的现代研究方法已经能够确定眼表微生物群的“核心”,并确定最常见的类型:葡萄球菌、棒状杆菌、丙酸杆菌和链球菌,尽管“核心”的具体组成仍然存在争议。 MB的组成受多种因素影响,包括年龄、佩戴隐形眼镜、服用眼科药物和抗生素。与许多其他器官一样,眼表面的微生物群受到肠道微生物群的影响:这种联系被称为“微生物-肠道-眼睛”轴。在肠眼轴内,健康的肠道微生物群会产生短链脂肪酸、吲哚、多胺和其他对免疫系统和视网膜健康有益的物质。菌群失调会导致体内平衡被破坏,而炎症反应的加剧会导致视神经受损和眼部疾病的进展。一些眼科疾病,如糖尿病视网膜病变、年龄相关性黄斑变性、脉络膜新生血管、葡萄膜炎、原发性开角型青光眼、干燥综合征和干眼症,可能与肠道微生物组成的变化有关。使用各种方法纠正肠道菌群失调可以降低患眼疾的风险,尽管还需要进一步研究来发现沿“微生物-肠道-眼”轴治疗眼科疾病的新方法。
内皮-间质转化已被描述为肿瘤中间质基质的来源,而肿瘤血管生成和血管生成中则提出了相反的过程。人类致癌病毒卡波西肉瘤疱疹病毒 (KSHV) 可以调节这两个过程,以便在感染 KS 致癌祖细胞时通过这种转变“大道”。内皮或间质循环祖细胞可以充当由炎性细胞因子募集的 KS 致癌祖细胞,因为 KSHV 可以通过内皮-间质和间质-内皮转化将一种细胞重新编程为另一种细胞。通过这些新见解,我们揭示了 KS 潜在致癌祖细胞的身份,同时了解了间充质内皮分化轴的生物学,并指出该轴是 KS 的治疗目标。
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设计并根据特定的航天市场需求进行调整,霍尼韦尔创造了一款市场领先的速率传感器,其体积小于 82cm³,重量小于 145 克,名义上仅需要 3 瓦功率。运行中偏置稳定性优于 1 度/小时 (1 ơ )。
