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World File Search System定量模型
系统生物学在计算机临床试验中的虚拟患者的完整人群
动机：基于模型的药理药物，治疗策略或医疗设备的安全和效率评估的方法（在Silico临床试验中，ISCT）旨在减少所需的实验，减少动物和人类测试的时间和成本，并启用精确药物。不幸的是，在存在非识别模型的情况下（例如，反应网络），参数估计不足以产生虚拟患者（VPS）的完整种群，即人群保证显示了整个模型行为（表型），从而确保了试验的代表性。结果：我们介绍了基于统计模型驱动的全球搜索的方法和软件，从人类生理学（不可证明的）定量模型开始，人类生理学（加上药物PK/PD）以及从专家那里引起的合适的生物学和医学知识，其行为能够由均匀的模型来构成，以使PATCHISE的范围内的模型具有依据，从而使PATCHISE的范围既有范围均可构成。 标准。这使得对人口规模的全部粒度控制能够在ISCT，危险的代表性中使用，同时避免行为过度代表。我们通过产生4 830 264 VPS的人口分别分为7个水平（在行为不同的粒状性上），并评估了对86的医学训练的医学训练，我们通过产生4 830 264 vps的人口来证明我们的下丘脑下丘脑 - 垂体 - 基达轴的有效性，并评估了其对86型饲养的医学训练，并评估了狗的医学培训，并评估了posecterive timpective timent的饲养。洛桑。可用性和实施。数据集分别由我们的VPS覆盖，在平均归一化的绝对误差为15％，20％和35％（后者的90％的数据集涵盖20％的误差范围内）。我们的开源软件可从https://bitbucket.org/mclab/vipgenerator联系：tmancini@di.uniroma1.it补充信息：可在Bioinformatics Online获得补充数据。
在预测气候变化对健康的影响时进行适应的核算：与温度相关的健康影响
暴露于高和低环境温度会对人类健康造成伤害。由于全球变暖，除非种群适合生活在温暖的世界中，否则与热量相关的健康影响可能会大大增加。适应温度可能通过生理适应，行为机制和计划的适应来进行。告知对气候变化反应的基本步骤是了解如何在估计未来健康负担时如何适当考虑适应。先前的研究模拟适应性的研究使用了多种方法，通常不清楚如何制作适应性的基本假设以及它们是否基于证据。因此，目前尚不清楚在健康影响预测中定量模型适应的最合适方法。随着Deci sionmaker对实施适应策略的兴趣越来越多，重要的是要考虑适应在预期未来的气候变化中的健康负担中的作用。为了解决这一问题，进行了使用系统范围范围方法的文献综述，以记录预测在气候变化下预测未来温度相关的健康影响的研究的定量方法，这些方法也考虑适应。研究中采用的方法被编码为方法论中的刺痛。在合成过程中讨论并在审阅者之间进行了完善。五十九项研究被包括在八个方法论类别中。最常见的模型适应方法是热门阈值移位和暴露的减少 - 响应斜率。在预测中纳入适应性的方法随着时间的流逝而发生了变化，而最新的研究结合了方法或基于特定的适应策略或社会经济条件进行改编。仅20％的研究被确定为使用基于干预的经验基础进行统计假设。包括预测中的适应大大减轻了未来预计的温度损失负担。研究人员应确保所有未来的影响评估都包括主管的适应不确定性和假设是基于经验证据。
药效团
炎症是影响全球超过 15 亿人的严重公共卫生问题 [1]。其症状包括发热、疼痛、发红、肿胀和功能丧失 [2]。炎症与许多慢性疾病有关，例如糖尿病、癌症、心血管疾病、呼吸系统疾病和自身免疫性疾病 [3-6]。这些使人衰弱的疾病会对患者的生活质量产生重大影响 [7, 8]。抗炎药物的几种作用机制之一是抑制花生四烯酸代谢，该代谢由环氧合酶 (COX) 酶介导，特别是 COX-1 和 COX-2 [9-12]。这两种同工酶的序列几乎相同，唯一的不同之处在于 COX-1 中 523 位的异亮氨酸被 COX-2 中的缬氨酸取代 [13]。异亮氨酸比缬氨酸大，因此可以阻止体积较大的分子（容易与 COX-2 结合）进入 COX-1 的空间位阻侧结合口袋。COX-1 是一种组成酶 [14]，对维持组织稳态至关重要，尤其负责产生保护胃内层的天然粘液层 [15, 16]。抑制 COX-1 的药物可能会产生不良反应，例如胃溃疡，这是由于胃中细胞保护性前列腺素的产生减少所致。相反，可诱导的 COX-2 [14] 仅在炎症细胞中表达。因此，那些选择性作用于 COX-2 的药物不会引起与 COX-1 抑制相关的副作用 [17]。传统的 NSAID 是非选择性的；也就是说，它们通过抑制 COX-1 和 COX-2 的活性起作用。较新的 NSAID，特别是所谓的“昔布类”[18-20]，对 COX-2 具有显著的选择性。一般来说，市场上现有的 NSAID 具有一系列特定于特定药物的不良副作用 [21, 22]。因此，发现副作用最小或轻微的新型抗炎化合物仍然是一个活跃的研究领域。药物发现中的一种谨慎技术涉及根据已知活性化合物设计或发现新的化学结构。它需要开发作为分子特性函数的生物活性定量模型。
脑积水水弹性模型中旋转流的数值模拟
I. 简介 许多研究人员已经基于多孔弹性构建了脑积水的计算理论。此类模型将有助于更好地理解问题，从而提供更好的治疗方法。此类模型还忽略了分流术的间歇性影响，而分流术是治疗脑积水最常用的方法。我们使用弹性和流体力学来创建人脑和脑室系统的数学模型。我们的模型通过考虑跨导水管的流动并包括边界约束来扩展以前的工作。这将为疾病的边界和改善创建一个定量模型。我们开发并解决了该模型的控制方程和边界条件以及有意义的临床发现。我们的模型通过将导水管流与边界约束结合起来，扩展了早期对脑积水的研究。脑脊液沿着脊髓周围的蛛网膜下腔向下流动，然后进入颅脑蛛网膜下腔，然而，物理定律很难解释这种流动是如何持续的。采用体内刺激的数学方法来研究脉动血液、脑和脑脊液的动态相互作用 1 。本文介绍的模拟是为患有脑脊液生理病理疾病脑积水的个体生成的 2 。研究特发性脑积水化学浓度不对称循环的后脑室通透性 3 。使用基本的几何模型，当前的研究提出了一种全新的脑积水多物理扩散过程方法，并作为更复杂的几何模拟的标准 4 。研究了脑脊液在心血管和蛛网膜下腔的循环以及脑脊液渗入多孔脑实质的问题。开发了复杂大脑几何形状的边界条件 5 。将标准受试者的研究信息与代表颅内动力学的实际计算模型进行了比较。该模型利用特定于受试者的磁共振 (MR) 图像和物理边界条件作为输入，可重现脉动的脑脊液循环并模拟颅内压力和流速 6 。该数值模型用于探索横截面几何形状和脊髓运动如何影响非稳定速度、剪应力和压力梯度场 7 。该系统分为五个子模型：动脉系统血液、静脉系统血液、心室脑脊液、颅内蛛网膜下腔和脊髓出血腔。阻力和顺应性将这些子模型连接起来。构建的模型用于模拟七个健康个体中发现的关键功能特征，例如动脉、静脉和脑脊液流量分布（幅度和相移） 8 。此前，利用时间分辨三维磁共振速度映射研究人体血管系统中健康和异常的血流模式。利用这种方法研究了 40 名健康志愿者 9 的脑室系统中脑脊液流量的时间和空间变化。这些颗粒中的脑脊液和血液之间的屏障很小，使脑脊液能够流入循环并被吸收。与脑脊液的产生相反，消耗是压力-
贝莱德简化了投资者使用托管期货ETF
纽约 - 2025年3月13日 - 今天，贝莱德通过iShares托管期货Active ETF（CBOE：ISMF）的推出，扩展了其主动ETF平台，这是一种液体替代策略，旨在捕获跨资产类别的趋势信号并提供差异化的回报来源。ISMF为投资者提供了贝莱德（ETF）包装器的便利性和效率的贝莱德（BlackRock）系统投资能力的访问。“托管期货策略已被证明有效地有效地为投资者提供了差异化的反周期回报，”贝莱德系统公司全球负责人拉法·萨维（Raffaele Savi）说。“ ISMF可以帮助更多的投资者对冲和使其投资组合多样化，无论市场状况如何。” ISMF由杰弗里·罗森伯格（Jeffrey Rosenberg），理查德·马西森（Richard Mathieson）和斯蒂芬妮·李（Stephanie Lee）管理，利用了贝莱德（Blackrock）30060亿美元的系统投资平台的深厚资源和能力。1 BlackRock Systematic将大数据和先进技术的力量与人类专业知识相结合，为客户提供可预测且可重复的Alpha。BlackRock的系统团队已经成为定量投资策略的先驱已有40年了，其中包括超过10年的专门趋势策略的经验。ISMF双重地是针对市场弱点的潜在投资组合对冲，并通过投资于包括期货和衍生品在内的非传统资产类别的多元化者，这与跨市场周期之间的传统股票和债券之间的长期相关性较低。2 ISMF Bolsters BlackRock的410亿美元的Active ETF平台，具有数据驱动的，趋势关注的液体替代产品。3该策略的动态风险管理系统和趋势范围的定量模型允许ISMF迅速适应市场条件，从而具有一致的风险概况，尤其是在持续的市场疲软时期，具有反周期上涨的潜力。“投资者越来越多地求助于贝莱德（Blackrock）寻找具有多元化回报源的创新ETF解决方案，” BlackRock全球产品解决方案的美洲负责人Jessica Tan说。“ ISMF代表了贝莱德对产品创新的承诺，将我们的开拓性系统能力与我们在管理ETF中的可靠专业知识相结合。”托管期货在更广泛的液体替代空间内是180亿美元的类别，自2021年以来，管理的期货ETF资产尤其超过33亿美元，因为越来越多的投资者寻求不相关的回报来源，并且在持续市场趋势期间的上涨潜力。
可违约债务、利率和经常账户
阿根廷过去 180 年的违约或重组事件。1 虽然阿根廷可能是一个极端案例，但主权违约在新兴市场中也时有发生。关于新兴市场的第二组事实与这些经济体从世界其他国家借款的利率及其经常账户的行为有关。利率和经常账户具有很强的逆周期性，并且彼此呈正相关。也就是说，与经济衰退时期相比，新兴市场在经济繁荣时期往往会借入更多资金，而且利率较低。这些特征与发达小型开放经济体的特征形成鲜明对比。在本文中，我们开发了一个小型开放经济体债务和违约的定量模型，我们用它来匹配上述事实。我们的方法遵循 Eaton 和 Gersovitz (1981) 的经典框架，其中风险分担仅限于一期债券，偿还由金融自给自足的威胁强制执行。在所有其他方面，该模型都是标准的小型开放经济模型，其中唯一的冲击源是禀赋冲击。在这个框架中，我们表明，当生产率过程具有波动的随机趋势而非围绕稳定趋势的暂时波动时，模型匹配数据中某些特征的能力会大大提高。在之前的一篇论文（Aguiar and Gopinath，2004b）中，我们通过实证证明，新兴市场确实更适合被描述为具有波动趋势。结果表明，在小型发达经济体（加拿大）中，永久性冲击解释的商业周期频率方差比例约为 50%，而在新兴市场（墨西哥）中则超过 80%。为了分离趋势波动在解释违约方面的重要性，我们首先考虑一个标准的商业周期模型，其中冲击代表围绕稳定趋势的暂时偏差。我们发现违约极为罕见，大约每 2500 年发生两次。标准模型的弱点始于这样一个事实：自给自足并不是一个严厉的惩罚，即使考虑到新兴市场中观察到的相对较大的收入波动。平滑围绕稳定趋势的消费暂时冲击所带来的福利收益很小。这反过来又阻止了贷款人延长债务期限，我们通过一个简单的计算证明了这一点，就像卢卡斯（1985）一样。我们可以假设自给自足状态下的产出额外损失，从而支持均衡状态下更高的债务水平。然而，在纯暂时性冲击模型中，这不会导致违约率与许多经济体中观察到的违约率相似。第三部分描述了在具有暂时性冲击和稳定趋势的模型中违约如此罕见的原因。违约的决定取决于自给自足状态下效用的现值（价值函数）与金融一体化的现值之间的差异。从数量上讲，均衡状态下违约的水平取决于两个价值函数对禀赋冲击的相对敏感性。当禀赋过程接近随机游走时，从额外禀赋中储蓄的需要有限，无论收入实现与否，金融自给自足和良好的信用记录之间几乎没有区别。在另一个极端，如果暂时性冲击随着时间的推移是独立同分布的，那么就有借贷的动机，这使得整合比自给自足更有价值。然而，独立同分布冲击对整个当前的影响有限