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World File Search System因果
长covid中的因果基因发现的综合多词框架
1* Unisa STEM，南澳大利亚大学，Mawson Lakes，Adelaide 6，5095，SA，澳大利亚。7 2农业和食品，英联邦科学与工业研究8组织，26 Pembroke Rd，Marsfield，2122，新南威尔士州，澳大利亚。9 3澳大利亚精密健康中心，南澳大利亚大学，阿德莱德10号，澳大利亚，5000，澳大利亚。11 4 Unisa Allied Health and Human Expormast，南12澳大利亚大学，阿德莱德，SA，5000，澳大利亚。13 5南澳大利亚卫生与医学研究所（SAHMRI），南澳大利亚大学14号，阿德莱德大学，澳大利亚5000，澳大利亚。15 6南澳大利亚大学未来工业学院，莫森16湖，阿德莱德，5095，澳大利亚，澳大利亚。17 7应用人工智能研究所，迪金大学，75 Pigdons 18 Rd，Victoria，3216，澳大利亚墨尔本。19 8达利大学工程学院，达利2号，达利，671003，中国20号。21
我们分裂了吗？衡量地缘政治分裂及其因果效应 ∗
经过几十年的全球经济一体化，世界经济正在分裂。为了衡量这一点，我们引入了一个地缘政治分裂指数，该指数基于具有时变参数和随机波动性的动态分层因子模型。然后，我们使用结构向量自回归和局部投影来评估分裂的因果影响。分裂加剧对全球经济产生负面影响，新兴经济体受到的影响大于发达经济体。值得注意的是，分裂的负面影响是立竿见影的，而分裂减少的好处则是逐渐显现的。部门分析表明，与全球市场密切相关的行业受到的不利影响更大。最后，我们强调了不同地缘政治集团之间分裂影响的显著差异。
Kauffman模型中关闭与开放式演变之间因果关系的证据
进化是一个以新颖性产生为标志的高度复杂的过程，这需要个人的历史和集体组织。在本文中，我们研究了生物组织与开放式进化（OEE）之间的关系，特别关注两者之间的因果关系。为了在化学系统中提供这种因果关系的定量证据，我们应用集装理论来评估自动催化集的出现如何影响Kauffman模型中的复杂性动态。在本文的第二部分中，我们通过分析最简单的自动催化设置对Kauffman模型中复杂性动力学的影响，特别是在没有参数相关性的情况下，加强了这种猜想。通过将自动催化集解释为化学系统中的组织结构，我们的发现为研究生物组织与OEE之间的因果关系提供了第一个数值支持。这项工作代表了对OEE与生物组织之间动态关系的初步研究的一个有希望的领域，并可能会促进其在理论生物学中的联系。
孟德尔随机化意味着白细胞端粒长度和肌萎缩性侧索硬化症之间没有直接因果关系
我们利用孟德尔随机化（MR）来评估白细胞端粒长度（LTL）和肌醇侧面硬化症（ALS）之间的因果关系以及基因组范围研究的汇总统计数据（n = 〜38,000 n = 〜38,000 for ltl and 〜31,000 for ltl and 〜81,000，欧洲人群中的ltl;我们进一步评估了脂质在从LTL到ALS的途径中的介导作用。在欧洲人群中，ALS上LTL的每标准偏差降低为1.10（95％CI 0.93-1.31，p = 0.274），在亚洲人群中为0.75（95％CI 0.53–1.07，p = 0.116）。在欧洲人口中的LTL和额颞痴呆之间也发现了这种无效的关联。但是，我们发现LTL对ALS的间接影响可能是由低密度脂蛋白（LDL）或总胆固醇（TC）介导的欧洲人群。这些结果对广泛的灵敏度分析是可靠的。总的来说，我们的MR研究不支持LTL与ALS风险之间的直接因果关系，而是为LDL或TC对LTL和ALS在欧洲人群中的影响提供了暗示性的证据。
肠道微生物组与年龄之间的因果关系 -
。cc-by-nc 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PEER REVIVE的认证）Preprint preprint the本版本的版权所有者于2025年2月3日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.03.25321568 doi：medrxiv preprint
反事实理性：游戏理论的因果方法
在人类决策中的理性行为和非理性行为之间的紧张关系已在从哲学到心理学，神经科学再到行为经济学的广泛学科中得到认可。多代理相互作用的模型，例如冯·诺伊曼（Von Neumann）和摩根斯特恩（Morgenstern）的预期效用理论和纳什（Nash）的游戏理论，为代理在寻求理性时应如何行事提供了严格的数学框架。然而，理性假设受到了广泛的挑战，因为人类决策通常是非理性的，受偏见，情感和不确定性的影响，在某些情况下甚至可能会产生积极影响。行为生态学试图解释这种非理性行为，包括卡尼曼的双重过程理论和Thaler的裸露概念，并说明了与理性的偏差。在本文中，我们通过因果关系分析了这种张力，并开发了一个框架，该框架说明了理性和非理性的决策，我们将其称为因果游戏理论。然后，我们引入了一个称为反事实理性的新颖概念，该概念允许代理人做出选择，以利用其非理性倾向。我们将NASH均衡的概念扩展到反事实的行动，并表明，根据标准游戏理论，反事实行动之后的策略占据了策略。，当并非所有有关其他代理的信息都可用时，我们进一步开发了一种算法来学习此类策略。
采用因果发现方法结合自然语言处理模型研究痴呆症的因果网络
该工作流程图说明了研究的预处理和分析步骤。绿色框 1 详细说明了使用自然语言处理模型的变量选择步骤。最初从英国生物库数据字典中过滤出来的变量将使用基于余弦相似度得分的自然语言处理模型进一步选择。绿色框 2 概述了因果网络分析步骤 - 使用混合图形模型和快速因果推理从每个估算数据集构建痴呆症网络。然后将结果汇总成一个完整的痴呆症网络。
使用因果启发的神经网络对治疗性扰动的组合预测
表型驱动的方法通过分析将患病与健康状态区分开的表型特征来鉴定遇到疾病的化合物。这些方法可以指导发现有针对性的扰动，包括小分子药物和遗传干预措施，这些扰动将疾病表型调节针对更健康状态。在这里，我们介绍了PDGRAPHER，这是一种因果启发的图形神经网络（GNN），旨在预测能够逆转疾病表型的能够逆转脑臂（一组治疗靶标）。与学习扰动如何改变表型的方法不同，Pdgrapher解决了直接预测实现所需响应所需的急性的信息问题。pdgrapher是一种将疾病细胞态嵌入基因调节或蛋白质 - 蛋白质相互作用网络中的GNN，学习了这些状态的潜在表示，并确定最佳的组合扰动，最有效地将患病的状态转移到该潜在的潜在水平内所需的身影状态。在具有化学性能的九种细胞系中的实验中，PDGRAPHER鉴定出比竞争方法高达13.33％的有效脑扰手，并获得了高达0.12的归一化折扣累积增益，以高达0.12个，以分类治疗靶标。它还在十个遗传扰动数据集上表现出竞争性能。PDGRAPHER的一个主要优势是其直接的预测范式，与传统上在表型驱动的研究中构成的间接和计算密集型模型相反。与现有方法相比，这种方法可加速训练高达25倍。pdgrapher提供了一种快速的方法，用于识别触觉扰动和推进表型驱动的药物发现。
根本原因通过因果发现而通过加固学习
本文通过将因果发现与增强学习整合到供应链中的产生供应风险的新颖方法是导致供应链中交付风险的归因。随着供应链的越来越复杂，根本原因分析的传统方法难以捕获各种因素之间的复杂相互关系，通常会导致虚假的相关性和次优决策。我们的方法通过利用因果发现来确定操作变量之间的真正因果关系，并加强学习来迭代地完善因果图。此方法可以准确识别后期交付的关键驱动因素，例如运输模式和交货状态，并提供可行的见解以优化供应链性能。我们将方法应用于现实世界中的供应链数据集，证明了其在揭示交付延迟的根本原因方面的有效性，并提供了缓解这些风险的策略。这些发现对提高运营效率，客户满意度和供应链中的整体盈利能力具有重大意义。
嘈杂的量子计量学在无限期因果秩序的帮助下
通过去极化噪声造成的一般量子统一操作员被复制并插入量子开关过程中，以实现因果阶的叠加。制定了所得开关的量子通道的表征，以便其在探针控制量子对的关节状态下的作用。然后，对开关通道进行了特定研究，以针对嘈杂的统一操作员的相位估计的重要层次任务，并由Fisher信息（经典或量子）评估。与常规估计技术进行了比较，其中直接在一个单阶段或两个阶段的级联中直接探测了具有定义阶的一个阶段或两个阶段的级联，或者使用两个或多个量子的使用它们的几种用途。在带有无限顺序的开关通道中，报告了特定属性，对于估计有意义，而不存在常规技术。表明，尽管它从未直接与统一相互作用，但仍可以单独测量它以进行有效的估计，同时丢弃与统一相互作用的探针Qubit。此外，对控制Qubit的测量还可以在常规估计变得不那么有效的情况下，在很难的条件下保持有效估计的可能性，例如，在不构成的输入探针或盲目情况下，当单位轴的轴时是盲目的情况。，即使输入探针倾向于与单一轴的轴或完全去极化的输入探针保持一致，在这些条件下，通过测量控制量轴的效率估计仍然是可能的，而在这些条件下，常规估计变得无效。还分析了开关通道的探针值的测量，并证明为相位估计增加了有用的功能。结果有助于对开关量子通道的性质和能力进行持续的识别和分析，并具有无限的订单，以进行信息处理，并发现了量子估计和Qubit Metrology的新可能性。