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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
肠道菌群与便秘之间的因果关系
结果：我们的分析表明，特定细菌类群（例如Coprocococus1）（OR = 0.798，95％CI：0.711–0.896，P <0.001），coprococcus3（OR = 0.851，95％CI：0.740-0.97979，20.979，p = 0.009，p = 0.00.979，pocioccus1（OR = 0.798，95％CI：0.798，95％CI：0.798，95％CI：0.798，95％）， 95％CI：0.817–0.996，p = 0.041），flavonifracto r（OR = 0.823，95％CI：0.708–0.957，p <0.001）和lachnospiraceae ucg004，而其他包括Rusinococcaceae Uccaceae UccaCeae Uccaceae ci：1.1127，或者= 1.127：1127：1127 1.008–1.261, p = 0.036), Eubacterium nodatum group (OR = 1.080, 95%CI: 1.018–1.145, p = 0.025), Butyricimonas (OR = 1.118, 95%CI: 1.014–1.233, p = 0.002), and Bacteroidetes (OR = 1.274, 95%CI: 1.014–1.233，p <0.001）增加便秘风险。在反向MR分析中，发现便秘会影响某些人群的丰富性，包括家族XIII，卟啉单核细菌，Proteeobacteria，proteeobacteria，lentisphaeria，Veillonellaceae，Victivallaceae，Victivallaceae，Victivallaceae，catenibacterium catenibacterium，catenibacterium，shelimonas和Victivallales和Victivallales，指示BIDIRECTIONTALSALICTALSALICTALALALESPERTY。灵敏度分析证实了这些发现的鲁棒性，没有异质性或水平多效性的证据。
通过非二元治疗和效果的因果关系的概率
事实证明，因果关系的概率在现代决策中至关重要。本文涉及估计治疗和效果不是二元时因果关系概率的问题。珍珠定义了因果关系的二进制概率，例如必要性和充分性的概率（PNS），足够的概率（PS）和必要性的概率（PN）。tian和Pearl随后使用实验和观察数据得出了这些因果关系的尖锐边界。在本文中，我们定义并为各种因果关系的概率提供了理论上的界限，并提供了多价处理和效果。我们进一步讨论了示例，我们的界限指导实际决策并使用仿真研究来评估各种数据组合的界限的信息。
因果关系在操作概率理论中的影响
我们研究了在操作概率的理论的背景下，可逆的现象及其输出系统的输入系统之间的因果影响。我们分析了从量子理论的文献中借用的两个不同的定义，它们是等效的。一个是基于信号的概念，另一个是用于定义量子细胞自动机中细胞邻域的无效。我们在一般场景中采用的后一种定义，事实证明，这与前者严格弱：系统可能对另一个人的因果影响而不会发出信号。非常重要的是，反状来自经典理论，其中提出的因果影响概念决定了细胞自动机中细胞邻域的重新发现。我们强调，根据我们的定义，无论如何在没有相互作用的情况下，不可能具有因果影响，例如在类似钟形的场景中。我们研究了因果影响的各种条件，并引入了我们称之为无障碍的特征，而我们证明了信号传导和因果感染的共同体。拟议的定义对因果网络的分析产生了有趣的后果，并导致对经典蜂窝自动机的邻居概念进行修改，从而阐明了一个难题，这些难题显然使邻里比原始的邻居更大。
通过因果关系解决RLHF中的奖励黑客
奖励黑客[Skalse等，2022]是AI对齐的关键问题，尤其是在增强学习（RL）中。AI系统旨在优化特定的奖励，通常会发现意想不到的方式来最大化这种奖励，这与人类意图不同。真正的目标与模型所学的行为之间的这种错位可能会导致不安全或不良结果。解决奖励黑客攻击对于构建可靠与人类价值观相吻合的AI系统至关重要。通过人类反馈（RLHF）进行加强学习的主要奖励黑客攻击是因果错误识别[Tien等，2022]。当模型错误地学习动作与奖励之间的因果关系，导致其优化代理或虚假相关性而不是真实目标时，就会发生这种情况。例如，该模型可能会在其环境中操纵指标或利用快捷方式。这创建了一个方案，其中AI根据奖励功能看起来很成功，但无法实现预期的目标。该项目旨在探索是否准确识别奖励模型中的因果机制是否可以帮助减轻奖励黑客攻击。通过对推动理想行为的因果关系进行建模，我们希望将AI引导到更加一致的学习中。具体来说，该项目将调查将因果推断整合到奖励建模中以提高RLHF鲁棒性的方法，从而降低AI利用意外漏洞的风险。目标是了解因果推理如何有助于更好地对齐具有人为价值的AI系统。
1型糖尿病与心血管疾病之间的因果关系：A
方法：我们从欧洲血统最大的全基因组关联研究（GWAS）中选择了T1DM的遗传仪器和七个CVD进行MR分析。三种互补方法：使用逆差异加权（IVW），加权中位数和MR-Egger进行MR估计。通过
关注生物神经动力学的因果关系发现
本文探讨了变压器模型在每个节点（如神经生物学和生物物理网络）中具有复杂非线性动力学的网络中学习Granger因果关系的潜力。我们的研究主要集中于基于模拟神经动力学的概念验证研究，为此，通过基本的连通性矩阵已知地面真实性因果关系。对于经过训练的预测神经元种群动态的变压器模型，我们表明，交叉注意模块有效地捕获了神经元之间的因果关系，其精度相等或优于最流行的Granger因果关系分析方法。我们承认，现实世界的神经生物学数据将带来进一步的挑战，包括动态连通性和未观察到的可变性，但这项研究为神经科学中因果代表学习的变压器模型的实用性提供了令人鼓舞的初步瞥见。
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
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。