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区域拆分中的倡导者计划者：社交网络分析方法
摘要：涉及演员的倡导计划的论述尚未明确解决演员倡导者计划者是谁以及演员如何成为倡导者计划者的问题。本文试图在区域拆分的背景下探索演员倡导者计划者，并采用社交网络分析作为研究工具。本研究采用探索性的混合方法方法，本质上主要是定性的。最初的阶段需要通过从与参与地区分割的主要利益相关者（包括社区，非政府组织（NGOS），政府实体和政党）的访谈中获取信息来调查和检查定性数据。随后的阶段利用了定量分析结果得出的定量技术，然后将其分析到GEPHI应用中。调查结果表明，区域分裂总统社区代表民间社会，政党是至关重要的倡导者计划者，促进了不同的参与者之间的联系，并通过政党促进区域分裂。
情绪处理网络中神经调节的因果网络分析
神经解码和神经调节技术在处理功能性脑网络的下一代疗法中治疗情绪和其他脑部疾病具有巨大的希望。在这里，我们执行了一种新颖的因果网络分析，以解码灵长类动物情绪处理网络中的多区域通信，并确定神经调节，短期爆发的四烷微刺激（SBTETM）如何改变多区域网络通信。因果网络分析揭示了网络兴奋性的机制，该机制调节发件人刺激站点与接收器站点进行通信时。在调制器站点的神经活动中解码网络兴奋性预测了发送者接收器的通信，而SBTETMS神经调节暂时破坏了发送者接收器的通信。这些结果揭示了多区域通信的特定网络机制，并提出了新一代的脑疗法，它们结合了神经解码，以预测多区域通信与神经调节以破坏多区域通信。
无线可穿戴生态系统用于自由生活动物的社交网络分析
摘要 - 了解动物社会系统的动态需要研究接触和相互作用的变化，这受环境条件，资源可用性和捕食风险以及其他因素以及其他因素的影响。传统（直接）观察方法有局限性，但是传感器技术和数据分析的进步为研究这些复杂系统在自然主义环境中研究这些复杂系统提供了前所未有的机会。接近日志记录和跟踪设备，捕获运动，温度和社交互动，提供了无创的手段来量化行为并开发动物社交网络的经验模型。然而，挑战仍然在整合不同的数据类型，结合更多的传感器模式以及解决后勤约束。为了解决这些差距，我们开发了一个具有新功能的无线可穿戴传感器系统（称为“ juxta”），包括模块化电池组，用于组合数据类型的内存管理，可重新配置的部署模式以及用于数据收集的智能手机应用程序。我们介绍了一项有关草原田鼠（Microtus ochrogaster）的试点研究的数据，该研究表现出相对复杂的社会行为。我们证明了juxta的潜力增加了我们对自由生活动物的社交网络和行为的理解。此外，我们提出了一个框架，以指导将来的研究融合时间，空间和事件驱动数据。通过利用无线技术，电池效率和智能传感方式，我们的可穿戴生态系统为动物社交网络研究中的实时，高分辨率的数据捕获和分析提供了可扩展的解决方案，为探索跨物种和环境的复杂社会动态开辟了新的途径。
基于脑电图的中风患者脑部复杂网络分析：系统评价与荟萃分析
1 Zaragoza大学健康科学学院的物理和护理系罗萨斯·德·马德里（Rozas de Madrid），西班牙4号护理研究小组，Puerta de Hierro Health研究所 - Segovia de Arana（IDIPHISA），2822年，大陆研究中心，大陆医学科学大学大陆研究中心，Tehran医学大学，TEHRAN PO BOX BOX BOX BOX BOX BOX 14155-6559 559，伊朗7 BSICOS集团，IISAragóN，Zaragoza系大学，Zaragoza系8018工程学院，帝国学院，伦敦SW7 2AZ，英国 *通信：pherrero@unizar.es
模块化引导的功能性脑网络分析，用于早期痴呆症识别
功能大脑网络（FBN）分析表明，在识别脑部疾病（例如阿尔茨海默氏病（AD）及其前驱阶段，即轻度认知障碍（MCI））方面具有巨大潜力。必须从功能大脑网络中识别歧视性和可解释的特征，以提高分类性能并帮助我们理解与广告相关的脑疾病的病理机制。以前的研究通常从FBN提取节点统计或边缘权重来表示每个受试者。但是，这些方法通常忽略了FBN的拓扑结构（例如模块化）。为了解决此问题，我们提出了一个模块化 - LASSO特征选择（MLFS）框架，该框架可以明确对模块化信息进行建模，以识别FBN的歧视性和可解释功能，以进行自动化AD/MCI分类。特别是，提出的MLFS方法首先通过签名的光谱群集算法搜索FBN的模块化结构，然后通过模块化诱导的组LASSO方法选择判别特征，然后使用支持向量机（SVM）进行分类。为了评估所提出的方法的有效性，对公共ADNI数据库的563个静止状态功能性MRI扫描进行了广泛的实验，以识别正常对照的AD/MCI的受试者，并预测MCI受试者的未来进展。实验结果表明，我们的方法在AD/MCI识别任务和MCI转换预测的两个任务中都优于以前的方法，还有助于发现与AD相关的歧视性脑区域和功能连接性。
Rama Krishna Majety Wi-Fi网络分析工具 嵌入UICC（EUICC）
1。该文档是由NCCS编写的，是创建用于各种网络产品安全测试案例的参考方法。此处提供的测试用例本质上是通用的，并且已作为IP路由器安全测试的示例准备。该文档可以由TSTL自定义，以创建其他网络产品的测试用例。制定结论性测试计划的责任与TSTL有关。2。该文档包含条款明智的测试目标和通用测试用例，以理解目的。但是，根据DUT功能，实际的测试案例和前提条件可能会有所不同，测试计划将相应地创建。此外，根据DUT功能，TSTL可能会添加其他测试案例，以进行DUT的结论测试。3。在提交测试计划时，TSTL还需要包括该命令，该命令应用于测试该条款。4。可能会注意到，NCCS先前发送给TSTL的TSTP格式应保持不变。必须相应地以规定格式的相关细节。5。在提交测试报告时，将包括与相关子句测试有关的相关清晰屏幕截图/证据
基因共表达网络分析为小麦对白粉病胁迫的动态响应提供了新的见解
摘要。白粉病（Blumeria graminis f. sp. Tritici，（Bgt））是一种世界范围内重要的小麦（Triticum aestivum）真菌叶面病害，造成严重的产量损失。因此，开发抗性基因和解剖抗性机制将有利于小麦育种。Bgt 抗性基因 PmAS846 被转移到来自 Triticum dicoccoides 的六倍体小麦品系 N9134 中，它仍然是最有效的抗性基因之一。在这里，通过 RNA 测序，我们与模拟感染植物相比，在小麦 -Bgt 相互作用中使用成对比较和加权基因共表达网络分析鉴定了三个共表达的基因模块。应激特异性模块的中心基因显著富集在剪接体、吞噬体、mRNA 监视途径、内质网中的蛋白质加工和内吞作用中。选取位于5BL染色体上的诱导模块基因构建蛋白质相互作用网络，预测其中关键的枢纽节点蛋白包括Hsp70、DEAD/DEAH盒RNA解旋酶PRH75、延长因子EF-2、细胞分裂周期5、ARF鸟嘌呤核苷酸交换因子GNOM-like、蛋白磷酸酶2C 70蛋白，并与RLP37、RPP13、RPS2类似物等多个抗病蛋白发生相互作用。基因本体富集结果表明，小麦在Bgt胁迫下可以通过mRNA转录机制激活结合功能基因。其中，GNOM-like、PP2C isoform X1和跨膜9超家族成员9被定位到距离为4.8 Mb的PmAS846基因片段上。该研究为深入理解抗病机制及克隆抗病基因PmAS846奠定了基础。
网络分析揭示了正念和困扰与毛利人中的免疫力的独特关联，新西兰人
抽象目标需要健康的免疫系统来防止病毒感染并确保疫苗的功效。psy-Cy-Chogical Discords可能威胁到免疫弹性，而正念实践则可以保护。在新西兰，毛利人的痛苦水平与非玛丽相比要高得多。这项研究的目的是探索种族在免疫，抑郁，焦虑，压力和正念之间的关系中的作用。方法网络分析用于探索困扰（抑郁，焦虑，压力），正念方面和免疫状态之间的独特关系（年龄，19至88岁，性别，性别和自我分类的社会经济状况）的毛利人（n = 195）（n = 195）和Non-Māori（n = 195）的参与者（n = 195）参与者。毛利人和非玛丽参与者之间的困扰，正念和免疫地位的网络显着差异。正念方面描述和行动以意识的描述和行动在毛利人中更加积极地联系在一起，在毛利人中，非法官和抑郁症在毛利人中更加巨大，而描述和非法官在非玛丽中的呈正相联系。对于毛利人和非毛利人来说，相似性都包括焦虑与免疫状态之间的负相关，遇险变量之间的牢固积极联系以及非法官的正念方面和行动之间的正念方面的积极联系，并以意识，观察和非反应以及观察和描述。在开发有针对性的干预措施以改善新西兰的身心健康时，应考虑毛利人和非毛利人之间的相似性和差异。结论这些发现表明，焦虑与新西兰的毛利人和非毛利人的免疫力不良密切相关，而正念和痛苦网络也表现出对每个群体中每个群体的独特差异。预注册本研究没有预先检查。
全基因组关联研究的网络分析以确定药物靶点的优先次序
摘要 在过去的几十年中，全基因组关联研究 (GWAS) 导致与人类特征和疾病有关的遗传变异急剧增加。这些进展有望带来新的药物靶点，但从 GWAS 中识别致病基因和人类疾病背后的细胞生物学仍然具有挑战性。在这里，我们回顾了基于蛋白质相互作用网络的 GWAS 数据分析方法。这些方法可以在没有直接遗传支持的情况下对 GWAS 相关位点或疾病基因相互作用因子中的候选药物靶点进行排序。这些方法可以识别出不同疾病中共同受影响的细胞生物学，为药物重新利用提供机会，也可以与表达数据相结合以识别局部组织和细胞类型。展望未来，我们预计这些方法将随着特定情境相互作用网络表征和罕见与常见遗传信号的联合分析方面的进展而得到进一步改进。
通过中心基因网络分析和连接图谱预测肝内胆管癌新型候选药物
摘要：肝内胆管癌 (ICC) 是一种恶性肿瘤，需要有效的全身治疗。基于基因表达谱的分析可以有效筛选潜在候选药物，作为 ICC 患者的新疗法。从基因表达综合 (GEO) 和癌症基因组图谱 (TCGA) 数据库下载了 ICC 和正常胆管上皮细胞的 RNA 表达谱。使用基因本体 (GO) 和京都基因和基因组百科全书 (KEGG) 数据库完成差异表达基因 (DEG) 的功能注释和富集通路分析。通过 WGCN 分析 (WGCNA) 构建加权基因共表达网络 (WGCN)。分析了 DEG 和共表达基因模块中的关键基因以生成蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI) 网络。研究了筛选出的十大枢纽基因与ICC患者总生存期和无病生存期之间的关联。进行连接图（cMap）分析以利用枢纽基因识别ICC的潜在药物。从1287个GSE-DEG，8183个TCGA-DEG和1226个混合模块基因的重叠基因中共选出151个关键基因。分析蛋白质-蛋白质相互作用共发现10个感兴趣的枢纽基因（CTNNB1，SPP1，COL1A2，COL3A1，SMAD3，SRC，VCAN，PKLR，GART，MRPS5）。使用 cMap 筛选出对 ICC 具有潜在疗效的候选药物包括三种酪氨酸激酶抑制剂（达沙替尼、NVP-BHG712、替凡替尼）、两种大麻素受体激动剂（棕榈酰乙醇酰胺、花生四烯酸酰胺）、两种抗生素（莫西沙星、阿莫西林）、一种雌激素受体激动剂（左炔诺孕酮）、一种丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶抑制剂（MK-2206）和其他小分子。通过网络和 PPI 分析，我们能够识别出治疗 ICC 的潜在药物。新基因表达谱的识别和相关药物筛选可能会加速识别治疗 ICC 的潜在新药物疗法。