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World File Search System网络分析
烟花：一种自下而上的综合相结合网络分析
遗传性相位性分析是一种计算方法，它确定基因对大规模筛选数据集的细胞效果产生共同影响，已成为一种强大的工具，可以识别人类基因之间的功能关系。但是，对研究单个基因和途径的相辅相成的广泛实施受到现有相关性方法的系统偏见的限制，而没有计算专业知识的投资障碍。我们创建了烟火，这是一种方法和交互式工具，用于构建和统计分析，以围绕用户提供的基因为中心。烟花结合了一种新颖的偏见方法，以减少虚假发现，从而限制对细胞系的自定义子集的限制，并整合多素和药物 - 基因相互作用数据集，以实现和靶向上下文基因的本质。我们通过调查基因功能和专业化，间接的“不良”蛋白质靶向“不良”蛋白质以及遗传网络的上下文重新布线的情况下，揭示了烟花的广泛效用。
利用市场相关性进行科技股网络分析
摘要 — 在本文中，我们建议使用网络方法来分析股票之间的相关性。我们的主要目标是直接回答四个问题：（1）特定行业部门的股票如何相互关联？（2）股票网络在市场行为相关性方面的特点是什么？（3）基于市场行为相关性，行业部门的股票是否形成有意义的群体？（4）基于相关性的网络分析方法在多大程度上可以用于理解股票的图表。为了提供解决上述问题的明确答案，我们使用市场相关性方法生成股票图。两种社区检测方法 Louvain Modularity 和 Walk Trap 用于研究图表的结构。为了进一步测试我们模型的稳健性，我们使用不同的相关性阈值创建了另一个图表。在实验中，我们使用 Louvain Modularity 方法检测了 12 个社区，它们由来自不同行业的股票组成。即使是最小的集群（仅包含 2-3 只股票）也包含来自不同行业的股票。
随机对照试验的贝叶斯网络分析
2018 年，美国估计有 42,220 例肝细胞癌和肝内胆管癌新发病例和 30,200 例死亡病例 [1]。这些死亡病例大多数是由于肝细胞癌 (HCC)，这是最常见的原发性肝癌 [2]。在全球范围内，肝癌是癌症死亡的第四大原因 [3]。HCC 最常与慢性乙型肝炎病毒或丙型肝炎病毒感染有关，尤其是并发肝硬化，这限制了手术切除的可行性 [4]。对于适合手术的患者，肝移植和手术切除仍然是早期 HCC 最有效的治疗方法。不幸的是，绝大多数患者在被诊断为 HCC 时已处于晚期，肿瘤无法切除。以往，晚期HCC预后不佳，治疗仅限于经动脉化疗栓塞、射频消融、放射治疗和全身药物治疗[5]。欧洲SHARP试验首次证明，多靶点小分子酪氨酸激酶抑制剂（TKI）索拉非尼可延长不可切除的HCC患者的中位生存期，优于安慰剂[6]。随后，更多靶向药物相继问世，并在II期或III期临床试验中证明其有效且安全[7]。尽管已有研究将这些药物的有效性和安全性与索拉非尼或安慰剂进行了比较，但尚未进行过头对头比较[8]。为了进一步评估靶向药物治疗HCC患者的疗效和安全性证据，我们进行了贝叶斯网络荟萃分析（NMA）以比较不同HCC靶向药物的生存期、客观缓解率（ORR）和不良事件（AE）。
社交网络分析和扩展现实的情感分类
摘要 - 这项研究探讨了扩展现实（XR）产品，特别关注Apple Vision Pro，以阐明消费者的看法和这些创新技术的基本社会动态。这项研究深入研究了扩展现实（XR）产品，专门针对Apple Vision Pro，旨在了解消费者的看法和围绕这些创新技术的社会动态。通过利用情绪分析和社交网络分析（SNA）以及Crisp-DM和SVM算法，本研究为XR社区内的情感模式，网络结构和影响力因素提供了全面的见解。采用多方面的方法来实现研究目标。情感分析和SNA剖析情感模式和XR社区内的网络结构。CRISP-DM框架指导研究过程，确保系统的数据分析和解释。SVM算法对观点进行了分类，提供了一个强大的分析框架，以了解消费者对XR产品的情感。分析对XR消费者的看法和社会动态产生了重大见解。计算出的网络指标，包括密度为0.000124，不存在互惠，集中度为0.001331和模块化值为0.999000，XR社区中关键网络动态的启示。检查经常使用的单词在XR话语中揭示了普遍的主题，为理解消费者的情感提供了宝贵的背景。相比，具有SMOTE的SVM的精度为81.82％，精度为97.58％。此外，对SVM算法的评估表明了值得称赞的性能指标，而SVM没有SMOTE的准确率为84.33％，精度为84.67％，召回99.28％，F_Measure的召回率为91.39％。这项研究为XR产品的消费景观提供了宝贵的见解，主要关注Apple Vision Pro。通过结合情感分析，SNA和既定方法，该研究对XR社区内的消费者看法和社会动态提供了细微的理解。这些发现为战略决策提供了依据，并为XR技术的进步做出了贡献，为情感分析技术在理解消费者情感方面的功效提供了宝贵的见解。
使用连接图网络分析光学脑信号
摘要。图网络分析 (GNA) 在理解大脑功能方面发挥了重要作用，但其应用主要局限于 fMRI 研究。连接分析 (CA) 被引入作为时间因果关系框架中的信号到图的映射。在本文中，我们研究了 GNA/CA 在 fNIRS 中的应用。为了解决使用 CA 的固有挑战，我们还提出了一种新颖的度量标准：最大交叉滞后幅度 (MCLM)，它可以有效地提取主要的因果关系信息。我们在 55 名参与者的四种认知活动（心算、运动意象、单词生成和大脑工作量）中测试了 MCLM。CA/MCLM 表现出了令人信服的建模能力，并揭示了意想不到的跨主题网络模式。我们发现运动想象和心算共享一个背景网络结构，并且 AFp8 中的右前额叶皮层是每个刺激和参与者中信息流的不变目的地。因此，CA/MCLM-fNIRS 显示出与 fMRI 一起在临床研究中使用的潜力。
Wi-Fi网络分析工具嵌入UICC（EUICC）
本文档的目的是为消费者和M2M解决方案以及远程SIM供应（RSP）体系结构提供嵌入式ICC/ ESIM的全面，特定的安全要求。EUICC是传统物理SIM卡的演变，可提供更大的灵活性，在移动电信方面的便利性。 EUICC应是一个由硬件和软件组成的离散防篡改组件，能够安全托管应用程序以及机密和加密数据。 ESIM（嵌入式SIM）由安装在EUICC芯片上的软件，该软件永久连接到具有MFF2的设备上。 这是一种硅芯片，它为将移动订阅详细信息存储到安全且值得信赖的数字格式中提供了安全的库。 RSP是移动电信行业中用于远程提供，管理和更新ESIMS（嵌入式SIMS）的技术和过程。 它允许消费者根据GSMA规格SGP.21版本3.0，SGP.22版本2.5和SGP.01版本4.3均引用了该文档，允许消费者远程激活嵌入在便携式设备，智能手机，智能手表等，ESIM和RSP体系结构之类的订户身份模块（SIM）。 与E（U）ICC卡有关的安全方面有各种国际标准化机构/协会。 GSMA，ETSI，3GPP，全球平台，SIM联盟（可信连接联盟），ISO/IEC在其中很少。 这些机构以及国家特定的安全要求所产生的规格是本文档的基础。EUICC是传统物理SIM卡的演变，可提供更大的灵活性，在移动电信方面的便利性。EUICC应是一个由硬件和软件组成的离散防篡改组件，能够安全托管应用程序以及机密和加密数据。ESIM（嵌入式SIM）由安装在EUICC芯片上的软件，该软件永久连接到具有MFF2的设备上。这是一种硅芯片，它为将移动订阅详细信息存储到安全且值得信赖的数字格式中提供了安全的库。RSP是移动电信行业中用于远程提供，管理和更新ESIMS（嵌入式SIMS）的技术和过程。它允许消费者根据GSMA规格SGP.21版本3.0，SGP.22版本2.5和SGP.01版本4.3均引用了该文档，允许消费者远程激活嵌入在便携式设备，智能手机，智能手表等，ESIM和RSP体系结构之类的订户身份模块（SIM）。与E（U）ICC卡有关的安全方面有各种国际标准化机构/协会。GSMA，ETSI，3GPP，全球平台，SIM联盟（可信连接联盟），ISO/IEC在其中很少。这些机构以及国家特定的安全要求所产生的规格是本文档的基础。本文档的简要说明开始了嵌入式UICC体系结构，其功能和远程SIM卡配置体系结构，然后继续解决EUICC的硬件，OS和元素的常见和特定安全要求。
阴道微生物网络分析揭示了新型分类群
摘要：非最佳的阴道微生物组（VMB）通常伴有乳酸乳杆菌的稀少，通常与细菌性阴道病（BV）和性传播感染（ETIS）有关。尽管VMB的组成表征是充分表征的，尤其是对于BV而言，知识仍然限制了不同细菌与事件性传播感染的关系如何，尤其是在青少年中。在这项研究中，我们将肯尼亚中学女孩的VMB（通过16S核糖体RNA基因扩增子测序衡量）与那些在30个月内对STIS和BV持续的负面持续的vMB（淋病，淋病和毛炎的复合物）进行了比较。我们应用微生物网络分析来识别关键分类单元（即，与其他分类单元的联系在与其他分类单元之间的联系最大的分类单元），如是与本特征和特征向量中心的衡量，以及集群分类单元的子群体。VMB网络持续反映了更大的连接性。具有最高中心的分类单元与相对丰度无关，并且没有STI的人之间有所不同。主题级别的分析表明，社会人口统计学（例如，年龄和社会经济地位）和行为（例如，性活动）因素有助于微生物网络结构，并且在设计干预措施以改善VMB健康时可能具有重要意义。
基于脑电图源信号的疲劳驾驶定向脑网络分析
摘要：疲劳驾驶是导致交通事故的重要因素之一，长期单调的驾驶易导致驾驶员注意力与警觉性下降，表现出疲劳效应。本文提出一种基于脑电图（EEG）源信号的有向脑网络角度揭示驾驶疲劳对大脑信息处理能力影响的方法。基于源分析得到的EEG信号电流源密度（CSD）数据，采用有向传递函数构建疲劳驾驶的有向脑网络。随着驾驶时间的增加，平均聚类系数和平均路径长度逐渐增加，而大部分节律的全局效率逐渐降低，表明深度驾驶疲劳增强了大脑局部信息的整合能力，同时削弱了大脑的整体能力。此外，因果流分析发现，清醒状态和驾驶疲劳状态下的电极分布存在明显差异，主要分布在前部和后部的几个区域，尤其是在θ节律下。研究还发现，在驾驶疲劳状态下，前部区域接收后部区域信息的能力明显变差。这些发现可能为揭示驾驶疲劳的潜在神经机制提供理论基础。
多视角脑网络分析与跨视角缺失网络生成
摘要 —帕金森病 (PD) 是最常见的神经系统疾病之一，长期以来一直是公共卫生临床诊断和科学理解方面的挑战。最近，人们对脑网络分析的兴趣激增，这有助于广泛了解大脑功能并早期发现神经系统疾病。可以构建具有不同感兴趣区域 (ROI) 连接模式的多视图脑网络，以反映脑连接概况的不同和互补视角。然而，这种多视图脑网络的提取依赖于多种神经成像模态的可用性和繁重的数据预处理，这通常会导致任一视图中数据严重缺失。跨视图缺失问题阻碍了多视图表示学习和下游分析的实用性。在这项工作中，我们提出了跨视图脑网络生成的新问题，并提出了 CroGen，这是一种图形生成模型，当仅给出一个视图时，它可以生成缺失的视图。具体来说，GroGen 利用了同一个体脑网络不同视图之间的潜在相关性。此外，我们设计了一个预训练方案，以充分利用仅具有单一脑网络视图的标记个体。对现实生活中的帕金森病进展标志物倡议 (PPMI) 队列进行的大量实验证明了 CroGen 在跨视图生成任务和下游 PD 分类方面都比基线更有效。索引术语 — 多视图网络分析、跨视图网络生成、基于脑网络的疾病分类
