导读:本文包含了网络特异性论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:进化心理,网络群体性事件,欺骗者觉察,统计与概率推断
网络特异性论文文献综述
李小平[1]（2019）在《心理进化视角下网络群体性事件的形成及应对——当特异性推断模块遇上网络》一文中研究指出从人类心智进化的结果与网络特性相互作用的长焦视角探讨网络群体性事件,可以弥补这一领域中微观研究视角的缺失。欺骗者觉察模块对欺骗敏感的特性会使一些应对策略被归为欺骗行为而发生超乎想象的负面舆情,且应对者会因为被记住为欺骗者而在后续事件中处于不利地位;统计与概率推断模块会因忽视基础比率以及对频数敏感的特性而令网络中各观点或论据的分布情况被当成现实的分布情况,从而导致偏激或一边倒的舆情反应;再认启发依赖于社会信息过滤功能的特性,会使得它在网络中发生颇大偏差而助推网络群体性事件的爆发。(本文来源于《理论月刊》期刊2019年05期）
陈盼碧,齐爽爽,崔瑾,杨孝芳,陈静[2]（2019）在《隔药灸脐对原发性痛经大鼠神经-内分泌-免疫网络调节的经穴效应特异性研究》一文中研究指出目的:比较神阙穴与相同神经节段非任脉穴位治疗原发性痛经的差异性,探讨药物在隔药灸脐治疗过程中的作用。方法:将雌性Wistar大鼠随机分为正常组、模型组、隔药灸大横组、艾炷灸脐组和隔药灸脐组,每组8只。皮下注射苯甲酸雌二醇注射液(第1、10天0.5mg/只,第2～9天0.2mg/只)联合腹腔注射缩宫素(2U/只,末次给药24h后)制备痛经大鼠模型。隔药灸大横组采用隔药灸"大横"穴,艾炷灸脐组采用艾炷灸"神阙"穴,隔药灸脐组采用隔药灸"神阙"穴,均每日1次,每次7壮,连续10d。治疗结束后,观察30min内各组大鼠扭体次数,ELISA法测定各组大鼠血浆中β-内啡肽(β-EP)水平和子宫组织前列腺素E2(PGE2)、前列腺素F2α(PGF2α)含量,MTT法检测脾脏自然杀伤(NK)细胞活性。结果:与正常组比较,模型组大鼠30min内扭体次数明显增加(P<0.01),提示造模成功;血浆β-EP及子宫组织中PGE2含量均明显降低(P<0.01),子宫组织中PGF2α含量明显升高(P<0.01),脾脏NK细胞活性明显降低(P<0.01)。经治疗后,与模型组比较,3个治疗组大鼠扭体次数均明显降低(P<0.01),血浆β-EP及子宫组织中PGE2含量明显升高(P<0.05,P<0.01),子宫组织中PGF2α含量明显降低(P<0.05,P<0.01),脾脏NK细胞活性明显升高(P<0.01)。与隔药灸大横组及艾炷灸脐组比较,隔药灸脐组扭体次数减少更显着(P<0.05,P<0.01),血浆中β-EP、子宫组织中PGE2含量升高更显着(P<0.01,P<0.05),PGF2α含量降低更明显(P<0.05,P<0.01);与隔药灸大横组比较,隔药灸脐组脾脏NK细胞活性升高更显着(P<0.05)。结论:隔药灸脐对胞宫的效应具有特异性,其特异性体现为循经性和相对性;在神经内分泌方面药物是影响神阙穴效应的因素之一。(本文来源于《针刺研究》期刊2019年02期）
邢林林,郭茂祖,刘晓燕,李傲[3]（2018）在《水稻组织特异性蛋白质相互作用网络构建方法》一文中研究指出组织特异的基因表达和蛋白质相互作用是研究基因调控、蛋白质功能、细胞过程的重要部分.相较于其他模式生物在蛋白质相互作用研究方面的进展,高等模式植物水稻中组织特异性蛋白质相互作用的研究十分缺乏.因此,提出了一种用于水稻组织特异性蛋白质相互作用网络构建的计算方法.该方法主要包含叁部分:第一,在统一标准下融合多数据识别组织特异的基因;第二,提出了新的同源映射方法,并集成6种模式生物相互作用数据构建和评估目标物种蛋白质相互作用网络;第叁,构建不同组织的蛋白质相互作用子网,并筛选高可靠的蛋白质相互作用.为了验证方法的有效性,构建并分析了水稻首个组织特异的蛋白质相互作用网络(PTSN4R:Predicted Tissue-Specific Network for Rice). PTSN4R包含了水稻23个组织的组织特异基因及对应的组织特异蛋白质相互作用子网,为分析组织特异的基因表达和蛋白质相互作用提供了便利条件. PTSN4R有助于理解水稻的生长调控机制,为水稻增产提供线索.同时,提出的方法能够方便的应用到其他物种,促进组织特异的蛋白质相互作用网络的研究.(本文来源于《哈尔滨工业大学学报》期刊2018年11期）
何江洋,李奉喜,黄垂国,牛跃平[4]（2018）在《胰腺癌特异性差异表达lncRNA相关的ceRNA调控网络的构建》一文中研究指出目的:构建胰腺癌特异性长链非编码RNA(lncRNA)相关的竞争性内源性RNA(ceRNA)调控网络。方法:从TCGA数据库下载178个胰腺癌及4个正常胰腺样本的RNA表达谱数据及相应的临床资料,对比分析差异表达的lncRNA、miRNA和mRNA,基于lncRNA-miRNA在线预测工具miRcode数据库以及miRNA靶基因预测数据库(miRDB、miRTar Base、Target Scan)筛选,构建差异表达lncRNA相关的ceRNA调控网络。针对网络中的关键lncRNA和相应的靶基因进行生存分析。结果:成功构建了胰腺癌特异性lncRNA相关的ceRNA调控网络,该网络包括12个lncRNA,5个miRNA,54个mRNA。KEGG信号通路和GO功能分析结果表明,靶基因主要富集在"TNF signaling pathway""Jak-STAT signaling pathway""Apoptosis multiple species""MAPK signaling pathway"等通路,与"cellular process""biological regulation""regulation of cellular process"等功能关系密切。生存分析结果表明,lncRNA MIR600HR、C9orf139、RP11-796E2.4、AC104809.2,以及靶基因CDHR1、CYFIP2、IL10RA、MAP3K1、SSH2、TSPAN1、VAMP1,与胰腺癌预后关系密切。结论:成功构建了胰腺癌特异性lncRNA相关的ceRNA调控网络,为胰腺癌的诊断、治疗和预后评估提供了潜在靶点。(本文来源于《郑州大学学报(医学版)》期刊2018年04期）
潘振华[5]（2018）在《脊椎动物神经型nAChR亚基的功能特异性位点及其变构调节网络的分析》一文中研究指出烟碱型乙酰胆碱受体(nAChRs)是一类五聚体配体门控离子通道蛋白,它们通过与内源性神经递质乙酰胆碱(ACh)和外源性尼古丁等配体分子结合,将化学信号快速转换为电信号,参与调节多种神经递质分子的释放和细胞内一系列酶促、基因调控及代谢反应。其中,神经型nAChRs广泛分布于中枢神经系统及外周神经系统中,它们不仅在神经信号传导中起着重要作用,也是导致人体对吸烟成瘾的关键分子,同时还是多种神经系统疾病的重要参与者。在包括人类在内的脊椎动物大脑中,目前已知的神经型nAChRs主要由9种亚基(α2-α7和β2-β4)构成,α7亚基主要以同元五聚受体的形式存在,而其它亚基通常形成五元异聚受体。虽然不同的神经型nAChR亚基具有较高的蛋白质序列相似性和分子结构一致性,但是它们在进化中也形成了各自在分子动力学、电生理及药理学等方面的特异性。研究不同神经型nAChR亚基在序列、结构及功能上的差异,不仅是认识由其所构成受体性质多样性的基础,也对理解这些受体与尼古丁成瘾等神经性疾病的关系以及开发相关的药物具有重要意义。由于神经型nAChR亚基种类较多且分子结构复杂,通过试验方法研究其分子特征受到很大限制。另一方面,随着基因组学和结构生物学等的飞速发展,已经积累了大量与这些亚基的蛋白质序列及分子结构相关的信息。在此背景下,运用生物信息学方法,分析不同nAChR亚基在蛋白质序列及结构上的特征性位点,并探索其与分子功能等的关系,成为一条可行途径。本论文首先基于生物分子进化学理论,从34种脊椎动物中选取了12种序列信息全、质量高的代表性模式生物的9个神经型nAChR亚基,对其进行氨基酸序列聚类和蛋白质结构模型构建,利用进化追踪、γ分布模型、双态概率模型、最大似然法等方法鉴定了不同聚类下亚基之间的功能保守关系、基因集特异性功能歧化关系和位点特异性功能约束力歧化关系,并计算了氨基酸位点在亚基之间与不同功能歧化相关的后验概率分值,根据阈值鉴定出与亚基的功能特异性相关的位点。继而,本论文提出了叁种对位点功能特异性概率分值综合评估的模型,通过与现有生物分子学实验证据的相互验证,以及利用蛋白质多级结构模型对候选位点结构-功能关系的分析,能够有效提供目标亚基区别于背景亚基的优选功能特异性位点集合。同时,本论文还改进了生物分子共进化计算方法,提出了以氨基酸保守度对亚基蛋白分子中位点间的共进化关系加权,识别在nAChR亚基中存在的位点“能量互作网络”,为功能特异性位点筛选出可能具有协同效应的位点集合。通过以上方法,本论文发现并指出:(1)神经型nAChR亚基的功能共保守位点集中分布在配体结合口袋(LBD)的正向结合面、“LBD-TMD能量偶联通路”(ECP_(L-T))的“能量输入接口”区域(β8-β9连接环和“Cys-loop”)、跨膜螺旋(TMD)的细胞膜外入口/出口端,以及叁段跨膜螺旋之间的相互邻接位点,提示这些区域和位点在该家族蛋白的基本结构和/或功能中具有普遍的重要性。同时,全亚基共保守位点倾向于聚集在蛋白质3D结构的内部区域,而功能歧化相关位点倾向于分布在蛋白质3D结构的表面区域,推测该家族亚基在进化过程中所产生的功能分歧与对外界环境的响应有关。(2)β2-β3连接环和β4-β5连接环均可能作为LBD正、负向结合面之间的ECP,前者在亚基的进化中主要发生位点特异性功能约束力歧化,既包括了α7作为“祖先近缘”亚基的特征位点,也包括了子代亚基新功能的特征位点,与亚基的配体选择特性相关;而后者在亚基的进化中主要发生基因集特异性功能歧化,既可能调节配体结合特性,也可能对通道的电参数产生影响。(3)α7亚基、β2β4亚基以及α2-α6和β3亚基这叁组因为两次大的进化事件产生的亚基子集之间主要发生CFD分歧,特别是在ECP_(L-T)区域,提示该区域对于受体的离子通道特性有重要影响。(4)对于与所有背景亚基之间歧化关系都较大的目标亚基,叁种模型提供的优选效果差异不大,而对于与特定背景亚基之间相似度很高的目标亚基,歧化系数权重模型(M1)和期望权重优化模型(M2)较最简模型(M0)得到的位点排序表现出更高的可靠性,同时,期望位点集合的质量与M2的可靠性直接相关。(5)由共进化分析识别出在nAChR亚基蛋白分子中可能存在叁个氨基酸残基“能量互作网络”,包括:LBD的正向结合面到离子通道之间的ECP;LBD的负向结合面到离子通道之间的ECP;以及LBD的正、负向结合面之间的ECP。而作为五聚体蛋白,LBD的正、负向结合面之间的ECP也可能是受体中相邻亚基的位点共进化关系所致,为揭示亚基的聚合规则提供了线索。通过本论文对脊椎动物神经型nAChR亚基功能特异性位点及其协同位点网络的系统鉴定与分析,为进一步针对不同的亚基研究其生理学、病理学作用机制,设计高选择性、高效结合的靶向标记物和药物提供了理论证据与导向。(本文来源于《天津医科大学》期刊2018-05-01）
高程杰[6]（2018）在《红系发育基因调控网络构建及阶段特异性模块分析》一文中研究指出目的:红系发育是造血干细胞经增值、分化最终生成成熟红细胞的过程,受到转录因子的协同调控。红系发育过程可分为叁个阶段:早期红细胞生成、终末分化、网织红细胞的成熟。红系发育过程不仅有细胞体积逐渐较小、染色质凝集及血红蛋白增多等细胞形态变化,且各基因的表达水平也随之变化。转录因子及其调控基因存在复杂的相互作用,也存在阶段变化的特征。为了研究红系发育中系统的转录调控,深入理解红系发育早期和终末阶段的差异,本课题基于RNA-seq数据构建红系发育过程的基因共表达网络,并通过网络模块探索红系发育早期和终末阶段的调控网络及关键基因差异,加深对红系发育调控机制的理解。方法:基于本课题组脐带血和外周血体外分化、发育的各阶段RNA-seq测序数据,使用FastQC、tophat、cuffquant、cuffdiff、cummeRbund转录组数据处理流程,得到各阶段基因表达数据及差异基因;对基因表达数据进行过滤后通过WGCNA R软件包构建基因共表达网络,并使用pajek软件计算度、k-核、介数、紧密度等网络结构参数,分别对网络及各模块进行分析,比较早期模块与终末模块的调控差异。结果:WGCNA构建得到的基因共表达网络,进行网络分析,得到红系发育共表达网络的核心基因,其中30%左右已在文献中得到验证。共表达网络模块分析得到了4个阶段特异模块;1个早期祖细胞模块和3个终末阶段晚期模块。早期祖细胞模块中核心基因包括PTPN6、ETS2等已知红系相关基因,参与细胞增值、分化和凋亡相关通路,与早期祖细胞的增值、分化相关。两个终末阶段晚期模块由不同基因组成但具相似的功能,调控自噬、蛋白质修饰、泛素化介导的生物学过程等,与红细胞的成熟及细胞骨架的重排有关,已知红系相关基因如ULK1、AKT2、EIF4EBP2和FOXO3。终末阶段晚期模块3中核心基因包括TAL1、NFE2等已知红系关键基因,参与调控染色质组成、去磷酸化等过程,与晚期胞内染色质变化及红系发育过程的顺利进行有关。结论:红系发育基因共表达网络及其网络分析结果表明早期祖细胞模块核心基因集中在祖细胞增值和分化,终末晚期模块集中在自噬、染色质凝集、细胞骨架重排等与脱核相关的功能等,与已知红系发育表型及功能一致。这不仅能加深我们对红系发育早期祖细胞增值和终末脱核中已知关键基因调控通路的理解,也可以预测新关键基因,为体外产生功能红细胞提供帮助。(本文来源于《郑州大学》期刊2018-04-01）
黄佼,宾光宇,吴水才[7]（2018）在《基于一维卷积神经网络的患者特异性心拍分类方法研究》一文中研究指出目的提出一种基于一维卷积神经网络的患者特异性心电分类方法,提升心拍自动分类性能,特别是室上性早搏(Superventricular Premature Beat,SVEB)分类性能,为临床心电诊断提供辅助依据。方法将多层一维卷积神经网络自动学习的心电特征和心电的RR间期特征进行融合,送入多层感知器,再通过softmax分类器进行分类;选择少量公共心拍数据加上患者特定的心拍数据用于训练分类模型,实现患者特异性心拍识别。结果采用麻省理工学院提供的标准心律失常数据库(MIT-BIH Arrhythmia Database)评估算法的分类性能,与已有研究结果相比,分类性能得到提升,其中SVEB识别的灵敏度达到88.7%。结论该方法可为医护人员诊断心脏疾病提供可靠的辅助依据。(本文来源于《中国医疗设备》期刊2018年03期）
曹换换[8]（2017）在《基于基因表达谱和蛋白-蛋白相互作用网络的乳腺癌相关特异性基因的识别》一文中研究指出乳腺癌是一种对女性健康产生严重威胁的恶性肿瘤,目前的诊断及治疗效果较差。进一步识别乳腺癌相关的基因对于乳腺癌的治疗和诊断精确度的提高具有重大意义。再者,目前生物信息学的方法广泛地应用于疾病相关基因识别,为实验提供了重要的理论指导。故本研究基于生物信息学的方法进行乳腺癌相关基因的识别。(1)以乳腺癌为研究对象,将GEO数据库中表达谱数据集作为数据源。对原始数据进行背景校正、标准化及汇总等预处理操作,随后利用最大相关最小冗余的特征提取算法和Dijkstra最短路径算法对乳腺癌相关基因进行预测。然后去随机因素,最终得到乳腺癌的候选基因。(2)以叁阴性乳腺癌为研究对象,我们将GEO数据库中表达谱数据集作为数据源。同样方法获得与叁阴性乳腺癌具有最强相关性的候选基因,将这些候选基因与上述从乳腺癌分析中获得的候选基因取交集,得到最终的叁阴性乳腺癌的候选基因。最后对候选基因进行GO(Gene Ontology)和KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)富集分析。最终筛选出19个与乳腺癌具有最显着相关性的候选基因。这19个基因其中大部分已被报道与乳腺癌确有直接关系。GO富集分析表明这些基因主要与氧水平和转录相关。KEGG富集分析表明这些基因主要富集于前列腺癌路径、内分泌拮抗和癌症相关通路。最终得到54个与叁阴性乳腺癌相关的基因。这些基因其中大部分已被报道确与乳腺癌有直接的关系,同时其中另一些基因如MAGOH、RPS3、JUN、HCFC1、OGT、PPP1CB、CFTR及ESR1目前少见报道,提示可能是乳腺癌相关的新特异基因,有待实验验证。GO富集分析表明这些基因主要与黏附作用和转录有关。KEGG富集分析表明这些基因可能与病毒致癌有关。本研究的主要创新点:(1)将基因表达谱和PPI数据进行整合,用PPI网络的系统生物学方法研究基因表达谱数据。(2)将基因看作特征,基于最大相关最小冗余特征筛选算法以及最短路径算法筛选出与疾病显着相关的基因。最后利用GO分析与KEGG富集分析找出这些基因参与最多的信号通路和功能,以此推断与乳腺癌有关的重要潜在生物学机制和生物途径。本文为乳腺癌相关的基因识别提供了有效的方法和手段,对乳腺癌的进一步研究提供了一定的理论支持。(本文来源于《天津大学》期刊2017-11-01）
祝丽霞[9]（2017）在《基于静息态磁共振的突显网络频率特异性研究》一文中研究指出神经活动的基本特征表现为神经活动的节律性,是指神经元在某个相同频率的活动特征。大脑中不同脑区的神经振荡有不同的优势频率,脑区功能越高级,其所体现的优势频率越低,表现为趋于功能整合的低频神经振荡,而部分信息加工的功能分离发生在更高级的脑区活动。然而因为技术方面的缺陷,无法揭示低频神经振荡的生理学机制,需要更先进的技术。功能磁共振成像技术(functional magnetic resonance imaging,fMRI)是目前研究低频神经振荡的主要工具,主要原因是其采集的低频信号是稳定的,图像的空间分辨率很高,存在的神经活动具有相关性。在传统的低频振荡研究中,突显网络(salience network,SN)可被分成背侧认知网络和腹侧情绪网络。而突显网络的主要区域是脑岛,右侧前脑岛在协调其他脑网络的自适应行为方面起到重要作用。然而,网络间的协调是否受时间-空间限制的,这是一个值得深思的问题。换句话说,脑岛的不同亚区是否存在功能分离和功能整合?在不同频段是否存在频谱指纹现象?窄的频段间隔难以阐述这些网络的复杂功能作用。通过网上的人类脑连接项目(human connectcome project,HCP)大数据,我们计算不同频段的功能连接的频率特异性,比如全频段(full frequency,0.001-0.694Hz)、亚慢频段(infra slow frequency,0.001-0.1Hz)、慢频段(slow frequency,0.1-0.694Hz)。研究结果发现背侧前脑岛构成的背侧突显网络跟外在朝向网络之间有联系,而腹侧突显网络与内在朝向网络有连接,比如,可以发现背侧突显网络跟中央执行网络存在连接,而腹侧突显网络跟默认网络存在连接;甚至背侧突显网络和腹侧突显网络有各自的频率效应区域;慢频段时,突显网络的功能连接分布存在右侧偏侧化现象;而且两个突显网络的功能连接区域有重迭,部分区域是存在生理意义的。这些发现为我们理解突显网络功能连接分布的频率特征提供依据,同时揭示了网络频率特异性的生理机制,将对生理机制的理解从低频分析延伸到高频范围,例如枕叶α波的躲避作用。这些发现对于功能分离和功能整合、网络间的协调有重要的启示。(本文来源于《电子科技大学》期刊2017-04-01）
涂雅杰[10]（2017）在《水稻组织特异性蛋白质互作网络的预测研究》一文中研究指出蛋白质是生命体最重要的功能执行者,几乎全部蛋白质行使功能的过程是通过蛋白质相互作用来实现的,所以研究蛋白质相互作用一直是生物学研究的重点。水稻(Oryza sativa)作为约半数世界人口的主要粮食,一直备受研究关注。但由于亚种众多,实验数据缺乏,对于水稻蛋白质相互作用的认识仍然十分有限。目前大型蛋白质互作数据库中收录的水稻蛋白互作对大都是通过同源蛋白互作对预测得来,可靠性有待于进一步提高。另一方面,蛋白互作对在组织间的特异性也是一个生物学上很有意义的课题,因此我们将通过整合高通量基因表达谱与其它多源证据构建水稻组织特异性蛋白质互作网络。首先,我们收集整理测试集并构建了朴素贝叶斯分类器预测水稻蛋白质互作对。该分类器由同源蛋白互作、基因注释共享、基因融合、基因共生和结构域互作共五个数据源组成。经过交叉验证评估,预测模型具有较好的稳定性与准确性。通过阈值优化,最终预测得到4380939对水稻蛋白质互作对。然后,在背景网络的基础上,通过整合水稻12个组织的时间序列基因表达芯片数据,我们构建了水稻组织特异性蛋白质互作网络,并针对网络的组织特异性进行了分析。最后,我们构建了Web-based的数据库RT-Net(http://lilab.life.sjtu.edu.cn:8080/rtnet),提供水稻蛋白质互作网络及组织特异信息的搜索、展示和下载。本课题的研究进展将为水稻多组学分析、重要功能基因鉴定等研究提供基于网络等视角平台,具有重要参考价值。(本文来源于《上海交通大学》期刊2017-03-01）
网络特异性论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目的:比较神阙穴与相同神经节段非任脉穴位治疗原发性痛经的差异性,探讨药物在隔药灸脐治疗过程中的作用。方法:将雌性Wistar大鼠随机分为正常组、模型组、隔药灸大横组、艾炷灸脐组和隔药灸脐组,每组8只。皮下注射苯甲酸雌二醇注射液(第1、10天0.5mg/只,第2～9天0.2mg/只)联合腹腔注射缩宫素(2U/只,末次给药24h后)制备痛经大鼠模型。隔药灸大横组采用隔药灸"大横"穴,艾炷灸脐组采用艾炷灸"神阙"穴,隔药灸脐组采用隔药灸"神阙"穴,均每日1次,每次7壮,连续10d。治疗结束后,观察30min内各组大鼠扭体次数,ELISA法测定各组大鼠血浆中β-内啡肽(β-EP)水平和子宫组织前列腺素E2(PGE2)、前列腺素F2α(PGF2α)含量,MTT法检测脾脏自然杀伤(NK)细胞活性。结果:与正常组比较,模型组大鼠30min内扭体次数明显增加(P<0.01),提示造模成功;血浆β-EP及子宫组织中PGE2含量均明显降低(P<0.01),子宫组织中PGF2α含量明显升高(P<0.01),脾脏NK细胞活性明显降低(P<0.01)。经治疗后,与模型组比较,3个治疗组大鼠扭体次数均明显降低(P<0.01),血浆β-EP及子宫组织中PGE2含量明显升高(P<0.05,P<0.01),子宫组织中PGF2α含量明显降低(P<0.05,P<0.01),脾脏NK细胞活性明显升高(P<0.01)。与隔药灸大横组及艾炷灸脐组比较,隔药灸脐组扭体次数减少更显着(P<0.05,P<0.01),血浆中β-EP、子宫组织中PGE2含量升高更显着(P<0.01,P<0.05),PGF2α含量降低更明显(P<0.05,P<0.01);与隔药灸大横组比较,隔药灸脐组脾脏NK细胞活性升高更显着(P<0.05)。结论:隔药灸脐对胞宫的效应具有特异性,其特异性体现为循经性和相对性;在神经内分泌方面药物是影响神阙穴效应的因素之一。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
网络特异性论文参考文献
[1].李小平.心理进化视角下网络群体性事件的形成及应对——当特异性推断模块遇上网络[J].理论月刊.2019
[2].陈盼碧,齐爽爽,崔瑾,杨孝芳,陈静.隔药灸脐对原发性痛经大鼠神经-内分泌-免疫网络调节的经穴效应特异性研究[J].针刺研究.2019
[3].邢林林,郭茂祖,刘晓燕,李傲.水稻组织特异性蛋白质相互作用网络构建方法[J].哈尔滨工业大学学报.2018
[4].何江洋,李奉喜,黄垂国,牛跃平.胰腺癌特异性差异表达lncRNA相关的ceRNA调控网络的构建[J].郑州大学学报(医学版).2018
[5].潘振华.脊椎动物神经型nAChR亚基的功能特异性位点及其变构调节网络的分析[D].天津医科大学.2018
[6].高程杰.红系发育基因调控网络构建及阶段特异性模块分析[D].郑州大学.2018
[7].黄佼,宾光宇,吴水才.基于一维卷积神经网络的患者特异性心拍分类方法研究[J].中国医疗设备.2018
[8].曹换换.基于基因表达谱和蛋白-蛋白相互作用网络的乳腺癌相关特异性基因的识别[D].天津大学.2017
[9].祝丽霞.基于静息态磁共振的突显网络频率特异性研究[D].电子科技大学.2017
[10].涂雅杰.水稻组织特异性蛋白质互作网络的预测研究[D].上海交通大学.2017