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通货膨胀：用于经典和量子因果兼容性的 Python 库
任何科学学科面临的主要挑战之一就是确定某些观察到的相关性背后的原因。疫苗对疾病有效吗？提高工资会鼓励消费吗？大气中二氧化碳的增加是导致地球平均温度升高的原因吗？这些问题以及类似问题都可以用因果推理 (CI) 的工具来表述和分析 [1]。然而，尽管因果推理具有广泛的相关性，但当前涉及潜变量的 CI 算法通常无法分析具有少量节点的结构 [2-6]。鉴于贝尔定理 [8] 可以从概率分布与给定因果结构的兼容性来理解 [9, 10]，量子非局域性领域 [7] 近年来将注意力集中在因果关系上。这一观点推动了量子关联的研究超越传统的二分场景（例如，参见 [ 11 – 15 ] 和评论 [ 16 ]），并推动了表征在这种因果场景中产生的量子和经典概率分布的技术的发展 [ 17 – 21 ]。一个特别成功的工具是膨胀方法 [ 22 – 24 ]，它由一系列越来越严格的必要条件组成，可以通过线性或半定规划进行测试。尽管膨胀技术在量子非局域性领域内外都有广泛的适用性，但其可用的实现通常仅限于
新型生物标志物和新兴工具，以识别高血压和相关心血管疾病中的因果分子途径
高血压（HT）是威胁生命的心血管疾病（CVD）的可修改风险因素，包括冠状动脉疾病，心力衰竭或中风。尽管在疾病的病理生理机制方面取得了重大进展，但HT治疗靶向的分子途径仍然在很大程度上保持不变。这需要寻找与持续的高血压（BP）有因果关系的新型生物标志物的需要，并且可能是药理靶向的。分析产量来自大型生物库，其中包含高通量遗传和生化数据，例如基于石油和基于索马斯卡的蛋白质组学或基于核磁性的基于基于核能的代谢组学，以及新型的分析工具，以及包括Mendelian随机化方法（MR）方法，包括MENDELIAN随机化方法，使遗传CAUSAL CASAL CONSER CONTER CASAL CONSER CONTER CORTARE CONERPER CORTACE CREPENT CORTACECT和HER RETACER CORTACECT和HT与HT相关的机会。MR分析可能构成观察性研究的其他证据，并促进药物靶标进行临床测试，并且已被用来提名HT和CVD的潜在的因果生物标志物，例如循环甘氨酸，分支链氨基氨基酸，脂蛋白（A），胰岛素生长因子1和fibronectin 1。使用MR框架，汀类药物，PCSK9和ACE抑制剂等已知药物的靶标的遗传代理可能还会了解潜在的副作用，并最终有助于更个性化的医学。最后，遗传因果推断可能会消除相关特征（例如脂质类别或炎症标志物）对心血管临床结果（例如动脉粥样硬化和HT）的独立直接影响。虽然目前正在临床研究中使用了几种新型HT靶向药物（例如脑肾素 - 血管紧张素 - 醛固酮系统抑制剂或内皮素-1受体拮抗剂），对良好动力研究的高通量蛋白质组学和代谢组数据的分析可能会传递用于HT和相关CVD的新型分子靶标。
阿尔法振荡活动与工作记忆保留有因果关系
1 中国科学技术大学第一附属医院放射科、合肥微尺度物质科学国家研究中心、中国科学技术大学生命科学学院、生命科学与医学分部，合肥，中国，2 香港城市大学社会与行为科学系，香港，中国，3 中国科学技术大学先进技术研究院脑疾病物理治疗应用技术中心，合肥，中国，4 加州理工学院人文与社会科学部，加利福尼亚州帕萨迪纳，美国，5 中国科学技术大学信息科学与技术学院生物医学工程中心，合肥，中国，6 卡迪夫大学视光学与视觉科学学院，英国，7 安徽医科大学生物医学工程学院，合肥，中国，8 华南师范大学心理学院，广州，9 上海市信息行为脑机智能重点实验室，商学院，上海外国语大学，上海，中国，10 复旦大学类脑智能科学与技术研究所，上海，中国，11 美国国立卫生研究院国家精神卫生研究所内部研究项目实验治疗学与病理生理学分部无创神经调节部门，美国贝塞斯达，12 马斯特里赫特大学心理学与神经科学学院认知神经科学系，荷兰马斯特里赫特，13 鲁汶天主教大学鲁汶脑研究所神经科学系 Exp ORL，比利时鲁汶，14 中国科学技术大学人文社会科学学院心理学系，合肥，中国，15 合肥综合国家科学中心健康与医学研究所，中国合肥
2型糖尿病和血糖特征不是del妄的因素：两样本的孟德尔随机分析
这项研究旨在探索2型糖尿病（T2D）和血糖性状（禁食葡萄糖[FG]，禁食胰岛素[FI]和糖化血红蛋白[HBA1C]）之间的遗传因果关系。从IEU OpenGWAS数据库中获得了T2D和血糖性状的基因组广泛关联研究（GWAS）摘要数据。GWAS的deli妄摘要数据是从Finngen联盟获得的。所有参与者都是欧洲血统。此外，我们将T2D，FG，FI和HBA1C用作曝光和del妄作为结果。随机效应方差加权模型（IVW），Egger先生，加权中位数，简单模式和加权模式用于执行MR分析。此外，使用MR-IVW和MR-EGGER分析来检测MR结果中的异质性。使用MR-EGGER回归和MR多效性残留总和和离群值（MR-Presso）检测到水平多效性（MR-Presso）。MR- PRESSO还用于评估离群的单核苷酸多态性（SNP）。“放出一个”分析用于研究MR分析结果是否受到单个SNP的影响并评估结果的鲁棒性。在这项研究中，我们进行了两样本的MR分析，并且没有证据表明T2D和血糖性状（T2D，FG，FI和HBA1C）之间的遗传因果关系有关（p> 0.05）。MR-IVW和MR-EGGER测试在我们的MR结果中没有异质性（所有P值> 0.05）。此外，MR-EGGER和MR-PRESSO测试在我们的MR结果中没有水平多效性（所有P> 0.05）。MR-Presso结果还表明，MR分析过程中没有异常值。此外，“放出一个”测试并未发现分析中包含的SNP可能会影响MR结果的稳定性。因此，我们的研究不支持T2D和血糖性状（FG，FI和HBA1C）对del妄风险的因果影响。
使用因果关系，相关性和面板数据模型对蓝色经济部门的影响
结果：分析表明，人均收入与蓝色经济的其他因素有关，PCI（Granger）导致沿海旅游和人口密度，并且还有其他五个因素积极影响PCI的增长，即温室气体排放（GHG），海上运输，非生存资源和港口的活动。本文为理论增添了一些新的理解，并尤其是对社会的关注，尤其是蓝色经济学。例如，如果决策者想增加这些地区的人均收入，则应对某些变量采取行动，例如人类发展指标（HDI），温室气体（GHG）排放，生活资源，海上运输和海洋能源。结果表明，蓝色经济是促进经济增长和PCI的好选择。
针对性的最大似然估计，以估算先前结核病治疗在苏丹耐药性结核病中的因果关系
多药耐药性结核病（MDR-TB）被定义为异念珠菌和利福平的感染。在全球范围内，有132222个报告了2020年的MDR-TB病例。研究表明，先前的结核病治疗和治疗中断被认为是MDR-TB的主要原因[1，2]。流行病学家将病例对照研究定义为偏见的采样设计。病例对照研究的设计着重于参数逻辑回归，以计算一组协变量的调整后的奇数比（或）。但是，为了建立因果估计人群，或应估算。流行病学家将案例控制定义为与目标人群相比患有疾病的人比例的偏见。病例对照研究的设计着重于参数逻辑回归，以计算一组协变量上的或条件。要构建因果估计，我们必须估计边缘人口或[3]。目标最大似然估计（TMLE）是一种双重鲁棒方法，使用机器学习算法来最大程度地减少偏见的风险[4]。逆概率处理权重（IPTW）是一种因果方法，用于通过创建检查治疗对暴露的影响的模拟组来调整时变的混杂因素。IPTW方法基于侵害的概率，因为混杂因素被称为倾向评分（SP）[5]。 iptw在病例对照研究中有许多缺点，因此估计器无法在有限样本中对无症状效率和效率问题提出任何主张。IPTW方法基于侵害的概率，因为混杂因素被称为倾向评分（SP）[5]。iptw在病例对照研究中有许多缺点，因此估计器无法在有限样本中对无症状效率和效率问题提出任何主张。此外，IPTW在某些阶层中通过一组协变量定义的治疗或暴露组非常罕见时发生的所谓阳性违规行为不利[6]。因此，病例对照加权TMLE（CCW-TMLE）方法提供了双重鲁棒方法来估计无偏见的参数估计。如果给定暴露和协变量的结果模型的任何预期参数或给定协变量的暴露模型是正确的[7]，则此方法是一致的。ccw-tmle需要了解结果的患病率概率，以减少偏见的设计[8]。此外，CCW-TMLE估计了各种参数，例如风险比和风险差异，这些参数在病例控制研究的传统分析中不可用。此外，TMLE可以估计边际因果效应，正确的规范和倾向评分。TMLE估计所有参数，假设每个人的暴露状态不会影响任何其他人的潜在结果。主要因果假设是没有未衡量的混杂因素。因此，已经测量了暴露和外来的常见原因[9]。在分析过程中有两种广泛的方法可以控制混杂。第一种方法是使用标准回归模型，第二种方法是遵循因果方法。标准回归模型无法在存在可能的混杂或相互作用和协变量之间的混杂或相互作用的情况下估算暴露的平均因果效应。原因是，此方法假设暴露者和混杂因素之间没有相互作用来估计池效应。更重要的是，标准回归模型无法调整时间变化
存在隐藏信息的量子因果推断...
量子因果关系是一个新兴的研究领域，它有可能极大地促进我们对量子系统的理解。在本文中，我们提出了一种新的理论框架，通过利用熵原理将量子信息科学与因果推理相结合。为此，我们利用隐藏原因的熵和观测变量的条件互信息之间的权衡，开发了一种可扩展的算法方法，用于在量子系统中存在潜在混杂因素（共同原因）的情况下推断因果关系。作为一种应用，我们考虑一个由三个纠缠量子比特组成的系统，并通过单独的噪声量子信道传输第二和第三个量子比特。在这个模型中，我们验证了第一个量子比特是一个潜在混杂因素，也是第二和第三个量子比特的共同原因。相反，当准备好两个纠缠量子比特并将其中一个通过噪声信道发送时，不存在共同的混杂因素。我们还证明了，当变量为经典变量时，通过密度矩阵而不是联合概率分布利用变量之间的量子依赖性，所提出的方法优于 Tubingen 数据库的经典因果推理结果。因此，所提出的方法以原则性的方式统一了经典和量子因果推理。
国家食品药品监督管理局安全信号“国家食品药品监督管理局将信号定义为有关不良事件与药品之间可能存在因果关系的报告信息，
SFDA 安全信号 “SFDA 将信号定义为有关不良事件与药物之间可能存在因果关系的报告信息，这种关系之前未知或记录不完整。通常需要一份以上的报告来生成信号，具体取决于事件的严重性和信息的质量。信号是假设，同时包含数据和论据，重要的是要注意信号不仅不确定，而且本质上是初步的” 2022 年 8 月 9 日 沙特食品药品管理局 (SFDA) – 破伤风类毒素 (TT) 疫苗的安全信号和蜂窝织炎风险 沙特食品药品管理局 (SFDA) 建议所有医疗保健专业人员注意与使用破伤风类毒素 (TT) 疫苗相关的蜂窝织炎安全信号。该信号源于常规药物警戒监测活动。 简介
经典和量子循环因果结构的因果建模框架
我们的框架提供了一种方法，可以独特地确定任意经典和量子循环因果模型的概率分布，从而推广了先前已知的量子循环因果模型的方法[4，9]。它将量子周期性因果模型连接到具有截面后的量子循环因果模型，从而可以直接从无环的情况下直接将其通过此通信产生循环。它是从操作和选择后的组成方面进行的，并具有以更独立的方式概括的范围来概括后运算理论（即对具有后选择传送的分析的任何物理理论）。