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描述 DAG 中的确定性变量 Berrie & Arnold 等人 2023
因果 DAG 是一组变量（或“节点”）之间假设的因果关系的图形表示。1、2 图中的任何两个变量都可以通过单向箭头（或“弧”）连接，这表示第一个变量（“父级”或“祖先”）对第二个变量（“子级”或“后代”）产生因果影响。由于 DAG 是非循环的，因此没有变量可以导致自身。特定暴露对特定结果的总因果效应是暴露对结果的所有直接和间接因果效应的组合。混杂变量既导致暴露也导致结果，中介变量由暴露引起并导致结果，碰撞变量由两个或多个父变量引起。在估计暴露对结果的总因果效应时，
NOGEA：一种面向网络的基因熵方法，用于解剖疾病共病和药物重新定位
摘要 高通量技术的快速发展使得人们能够识别越来越多的疾病相关基因（DAG），这对于了解疾病的起始和开发精准治疗至关重要。然而，DAG 通常包含大量冗余或假阳性信息，导致难以量化和优先考虑这些 DAG 与人类疾病之间的潜在关系。在本研究中，提出了一种面向网络的基因熵方法（NOGEA），通过定量计算主基因在有向疾病特异性基因网络上的扰动能力来准确推断导致特定疾病的主基因。此外，我们证实了 NOGEA 识别的主基因对于预测疾病特异性的起始事件和进展风险具有很高的可靠性。主基因还可用于提取不同疾病的底层信息，从而揭示疾病共病的机制。更重要的是，已批准的治疗靶点在相互作用组网络中拓扑定位在主基因的小邻域中，这为预测药物-疾病关联提供了一种新方法。通过此方法，11 种旧药被重新鉴定并预测对治疗胰腺癌有效，然后通过体外实验进行验证。总的来说，NOGEA 有助于识别控制疾病起始和共现的主基因，从而为药物疗效筛选和重新定位提供了有价值的策略。NOGEA 代码可在 https://github.com/guozihuaa/NOGEA 上公开获取。
脂毒性驱动的胰岛素抵抗的新见解和机制
摘要：大量研究报告称，在肥胖、2 型糖尿病 (T2D) 和衰老中，循环和组织脂质含量升高与代谢紊乱之间存在关联。这种不受控制的组织脂质积累状态被称为脂毒性。后来发现，过量的脂质通量主要在脂质滴中以甘油三酯的形式中和，而几种生物活性脂质种类，如二酰甘油 (DAG)、神经酰胺及其衍生物，通过拮抗胰岛素信号和作用在肝脏和骨骼肌等代谢器官中，与胰岛素抵抗 (IR) 的发病机制有机制上的联系。骨骼肌和肝脏是体内葡萄糖处理的主要部位，这些组织中的 IR 在 T2D 的发展中起着关键作用。在这篇综述中，我们批判性地审查了最近的文献，这些文献支持 DAG 和神经酰胺在 IR 发展中的因果作用。特别强调了转基因小鼠模型对总 DAG 和神经酰胺池的调节，以及对特定亚种的调节，与胰岛素敏感性的关系。总的来说，尽管大量研究都得出了 DAG 和神经酰胺都会导致代谢器官 IR 的结论，但它们的作用机制仍然存在一些不确定性。最近的研究表明，亚细胞定位和酰基链组成是这些脂毒性脂质生物活性的决定因素，应进一步研究。
生成有向无环图的开源软件比较
如何建立因果关系的研究在许多学科中引起了越来越多的关注 [1、2、3、4、5、6]，尤其是在无法进行随机对照实验的情况下。有向无环图 (DAG) [1、2、5] 是可视化假设的因果关系、确定可能出现偏差的位置以及告知如何解决偏差的关键工具之一。这些图显示了暴露、结果和其他相关变量之间的联系。DAG 被广泛应用于流行病学 [7、8、9]、社会学 [10、11、12]、教育学 [13、14、15] 和经济学 [16、17、18]。 DAG 由节点和边组成，节点表示变量，边通过显示从原因指向结果的箭头来传达直接的因果关系。重要的是，如果一个图没有变量是其自身的祖先，即图中没有循环，并且每条边都指向一个方向，则该图符合 DAG 的条件 [19]。要使 DAG 被视为因果关系，它需要包含图中任何两个现有变量的共同原因的所有变量 [1]。
生物多样性保护的因果革命
保护具有强大的机构基础设施，以支持证据的吸收。例如，环境证据的合作以与坎贝尔在社会科学中的合作相同的方式提供了证据综合，而保护证据组则保持了更广泛的评估数据库。但是，许多研究基于相对较弱的设计，世界上越多的生物多样性地区的代表性不足4。实验实际上是从环境计划中进行的。5表示大多数评估取决于观察性设计。dags（定向无环图），这是一种在识别策略2中做出假设2的强大工具，很少使用结果对隐藏混杂因素的脆弱性的正式探索。
夏威夷州保费转换计划 (PCP) 开放注册期 (OEP) 2023 年 4 月 3 日至 4 月 28 日
什么是 PCP？ PCP 是一项自愿福利计划，允许您在税前扣除您的健康计划保费。这意味着您将支付更少的联邦所得税、州所得税和 FICA 税。有关更多信息，请查看 PCP 计划文件。谁可以注册以及何时生效？已注册雇主工会健康福利信托基金 (EUTF) 且其健康计划保费通过会计和总务部 (DAGS) 处理的员工有资格注册 PCP。您的选择将于 2023 年 7 月 1 日生效。我如何注册或进行更改？如果您希望注册、更改或取消现有注册，您可以在 EUTF 的 EC-1/EC-1H 注册表的计划选择部分中进行选择，并在 OEP 结束前 2023 年 4 月 28 日直接提交给您的人力资源办公室指定人员。如果您已经注册并且不想做任何更改，则无需采取任何行动，因为您的授权和注册将自动延续到下一个计划年度。您可能希望更改或取消 PCP 注册的原因。
基于无环的分布式分类帐和区块链平台的性能比较
摘要：自从第一个加密货币引入比特币以来，2008年，分布式分类帐技术（DLTS）的受欢迎程度已导致需求不断增长，因此，一般来说，一般来说，更多的网络参与者。缩放基于区块链的解决方案以应对每秒几千笔交易，或者以越来越多的节点的方式来应对大多数开发人员的理想目标。使这些性能指标可以进一步接受DLT，甚至更快的系统。通过引入定向的无环图（DAG）作为存储在分布式分类帐中的交易的基础数据结构，已经实现了重大的性能增长。在本文中，我们回顾了最突出的定向无环形平台，并根据交易吞吐量和网络延迟评估其关键性能指标。评估旨在展示理论上提高的DAG的可伸缩性是否也适用于实践中。为此，我们为每个DAG和区块链框架设置了多个测试网络，并进行了广泛的性能测量，以在不同的解决方案之间进行比较。使用每种技术每秒的交易，我们创建了一个并排评估，该评估允许对系统进行直接可伸缩性估算。我们的发现支持以下事实：与基于区块链的平台相比，基于DAG的内部，更相似的数据结构，基于DAG的解决方案提供了更高的交易吞吐量。尽管由于其相对较早的成熟状态，完全基于DAG的平台需要进一步发展其功能设置，以达到相同水平的可编程性和与现代区块链平台的传播。通过目前的发现，现代数字存储系统的开发人员能够合理地确定是否在其生产环境中使用基于DAG的分布式分类帐技术解决方案，即用DAG平台替换数据库系统。此外，我们提供了两个现实世界的应用程序方案，一个是智能电网通信，另一个来自受信任的供应链管理，这是从基于DAG的技术引入的。
多任务卸载策略优化基于有向的无环图用于边缘计算
摘要 - 随着用户应用程序服务需求的进步，IoT系统倾向于将任务运送到边缘服务器以进行执行。当前关于流量边缘计算的大多数研究都忽略了应用程序综合之间的依赖关系。主要用于单用户场景中，主要用于应用拓扑拓扑的边缘计算的少数研究。与以前的工作不同，我们的工作主要解决了在多源场景中使用边缘计算弹出的依赖任务，这更符合现实。在本文中，将流量问题的依赖任务建模为马尔可夫决策过程（MDP）第一。然后，我们通过共同考虑，通过共同考虑几个用户之间的应用拓扑，并共同考虑了一个基于有向的无环图（DAG）的嵌入层的参与者 - 批评机制。最后，模拟的结果还显示了所提出的Aced算法的优先级。
一种完整堆栈软件开发的方法
摘要 - 完整的堆栈软件应用程序通常被简化为基本的CRUD操作，这些应用程序可以忽略解决复杂开发挑战所必需的计算机科学原理。当前的方法论在管理这些复杂性时，效率通常很短。本文提出了一种创新的方法，该方法利用了基础计算机科学原理，专门使用定向的无环图（DAG）来模拟复杂的业务问题。我们介绍了广度优先开发（BFD），深度优先开发（DFD），环状定向发展（CDD），定向无环开发（DAD），初级BFD（PBFD）和初级DFD（PDFD），以增强应用程序的开发。通过使用位图，这种方法消除了接线表，从而在关系数据库内进行了更紧凑，更有效的数据处理。严格的测试和数以万计的数以万计的用户的生产部署超过八年的生产部署，取得了显着的结果：零错误，发展速度的提高最多二十倍，绩效增长了7至8次，并且与传统方法相比，较低的速度提高了二十次，存储要求降低到了一十八。
DAGBagM：学习混合变量的有向无环图并应用于识别卵巢癌的预后蛋白生物标志物
动机：通过将有向无环图 (DAG) 模型应用于蛋白质组数据推断出的有向基因/蛋白质调控网络已被证明可有效检测临床结果的因果生物标志物。然而，在 DAG 学习中仍然存在尚未解决的挑战，即联合建模临床结果变量（通常采用二进制值）和生物标志物测量值（通常是连续变量）。因此，在本文中，我们提出了一种新工具 DAGBagM，用于学习具有连续和二进制节点的 DAG。通过为连续和二进制变量使用适当的模型，DAGBagM 允许任一类型的节点在学习图中成为父节点或子节点。DAGBagM 还采用了引导聚合策略来减少误报并实现更好的估计精度。此外，聚合过程提供了一个灵活的框架，可以稳健地整合边缘上的先验信息以进行 DAG 重建。结果：模拟研究表明，与常用的将二进制变量视为连续变量或离散化连续变量的策略相比，DAGBagM 在识别连续节点和二进制节点之间的边方面表现更好。此外，DAGBagM 的表现优于几种流行的 DAG