中国国家形象排名下滑：影响国家形象的因素有哪些

影响国家形象的因素有哪些？

IMD数据库里国际竞争力有206个硬指标和117个软指标。其中，国家形象与52个软指标的相关系数在0.5之上，相关系数在0.7之上的就有14个指标。相关性最大的指标是全球化态度是否积极，相关性高达0.79。另外，国家形象还主要与贸易自由化、政府管理科学性、金融效率、民族文化这四个方面密切相关。如果一国在这四个方面表现优异，那么该国应该具有良好的国家形象。

国家形象与硬指标的相关性远没有与软指标的相关性高，主要与基础设施建设、经济社会发展、政府管理、金融设施建设、教育水平、科技水平六个方面的硬指标相关。其中，与铁路网密度之间的相关系数最高，为0.42，相关系数在0.3之上的仅有17个指标。

对国家形象的影响因素进行分析，可以将影响因素划分为八个方面，分别为经济发展、政府管理、基础建设、金融建设、能源消耗、人口结构、科技发展、教育水平。

基于59个国家和地区（注：进入IMD和WEF基础上的1995-2012年国际竞争力数据库的共有59个国家和地区）平均状况进行分析，经济发展、政府管理、基础建设、金融建设、能源消耗是影响国家形象的核心因素，而人口结构、科技发展、教育水平是外围因素。科技发展中的人均计算机数、互联网络线路成为影响因素，而科技投入类指标中的重要指标如研究与开发经费占GDP比重、研究与开发人员并没有成为影响因素。同样，教育水平中人文发展指数、英语熟练程度成为了影响因素，而教育投入类指标（学生教师比）并没有成为影响因素。因而，从整体来看，对于国家形象的评断主要是基于产出指标进行的，而对于投入指标的关注较少，换句话说，在评价国家形象时，“重产出，轻投入”的影响比较突出。

发展层次不同的国家，这八大影响因素也呈现不同的结构。对于发达国家和地区来说，经济发展、政府管理、基础建设、金融建设、人口结构和科技发展是显著的影响因素，而能源消耗、教育水平并不构成影响因素。发达国家的金融建设更为受到关注，这与发达国家拥有高度发达的金融机构、种类繁多的金融产品的现状密不可分。因而，在对发达国家的国家形象进行评判时，更多地关注其金融建设的现状，以判断其高速发展的金融机构是否蕴含着危机，是否有损国家形象。同时，也更加看重科技投入，这与发达国家硕果累累的科技成果密不可分，发达国家更容易使人们相信其在科技上的投入会取得成功，会带来经济效益，从而有良好的国家形象。

而对于发展中国家来说，仅有四大因素对其国家形象有显著的影响，分别为经济发展、金融建设、人口结构、教育水平，而政府管理与科技发展并没有发挥突出的影响力，一个可能的原因是其政府管理与发达国家相比变异较大，另一个原因是其科技水平还不为人认可，因而在评价一国形象上没有产生稳定的影响力。相反，教育水平在评价发展中国家时更被关注，原因是其教育水平较低，仍存在提升的空间，并且随着经济发展水平的提高教育水平的变化也较大，因此对国家形象产生了较大的影响力。

MDF文件是镜像文件的一种， 插入到虚拟光驱中就行了。 到这里下载 http://ftp.pconline.com.cn/pub/download/200409/daemonSetup347.zip 如何打开MDF文件？看来都是用BT或其它P2P软件下载游戏或较大文档的，特别是在网上的流传游戏交流中，常以mdf文件为镜像。其实mdf文件要和mds文件搭配才能使用,它是用Alcohol 120%制作的原版光盘映像文件,因此可以用虚拟光驱软件Dmdsaemon-Tools载入,也可以用Alcohol 120%的虚拟光驱载入,还可以用Alcohol 120%直接刻录mds文件,还原成CD。这两个文件要在同一目录，才可以打开。 另外：mdf也是sql sever2000 数据库文件：-）

2021年5月发表在 Cell ( IF=38.639 ) 上的Dynamic landscape of immune cell-specific gene regulation in immune-mediated diseases研究，利用免疫介导疾病 (IMD) 患者的样本构建了28种免疫细胞类型的基因调控图谱，显示了细胞类型和免疫条件对基因调控的动态影响。本文进行了大规模的免疫细胞基因表达分析，以及全基因组序列分析，包含来自 337 名被诊断患有 10 类免疫介导疾病的患者和 79 名健康志愿者的共计 28 个不同的免疫细胞亚群，捕获了不同免疫细胞类型和疾病的独特的基因表达谱。表达数量性状基因座 (eQTLs) 分析揭示了在免疫条件以及细胞类型背景下 eQTLs 效应的动态变化，这种细胞类型特异性的、和环境相关的 eQTLs 显示出与免疫疾病相关的遗传变异的显着富集，并且与疾病相关的细胞类型、基因和环境有关。此外，作者开发了网站ImmuNexUT (Immune Cell Gene Expression Atlas from the University of Tokyo) (https:// www.immunexut.org/) 便于用户访问数据。

数据：

基因表达数据以及eQTLs分析的统计数据存放于National Bioscience Database Center (NBDC) Human Database (https://humandbs.biosciencedbc.jp/en/)，存储编号为E-GEAD-397、E-GEAD-398、E-GEAD-420。数据也可以在网站https:// www.immunexut.org/上浏览。

主要发现：

1.免疫细胞和免疫介导的疾病中基因表达多样性

作者从416个志愿者的9852个样本的基因表达数据中进行分析，包括79个健康的志愿者和337个免疫介导相关疾病的患者，纯化了28种不同的免疫细胞类型，包括几乎所有类型的外周免疫细胞。作者发现基因表达差异大都可以用细胞类型差异来解释，个体间的差异和临床诊断部分对基因表达变异的解释程度较轻。作者使用层次聚类分析表明，基因表达模式准确地再现了分离的免疫细胞亚型。每个细胞亚群都有特定表达的基因，包括细胞因子受体或模式识别受体，表明它们对环境信号有不同的反应。当比较基因模块失调的模式时，IMD被分为两组，主要对应于临床不同的自身免疫性疾病(SLE、MCTD、SSc、SjS、IIM和RA)和自身炎症性疾病(BD和AOSD)。此外，除了IMD中常见的异常调节途径外，一些基因在特定疾病中展现出独特的异常表达情况，暗示了未经识别的致病机制。

2.QTLs表达具有免疫细胞类型特异性

作者利用深度全基因组测序数据(WGS)进行eQTLs分析，平均覆盖率达到41x。作者发现了13395个蛋白质编码基因和3839个长非编码rna的eQTLs，错误发现率为5%，平均每种细胞类型的常染色体基因eGenes中位数为7092个。在25%(中位数)的eGenes中确定了2个或更多的条件独立的变量，与最初的变异eVariants相比，这些基因的变异显示出更丰富的细胞类型的增强子区域。此外，作者观察到生物学上相关的细胞亚群之间eQTLs有明显的相似模式，这展现出了与细胞类型关联的特异性。

3.免疫介导的疾病特异的eQTLs表明体内刺激的影响

为了评估纳入患者来源样本对eQTLs鉴定的影响，作者接下来分别对健康志愿者样本或IMD患者样本的每个细胞亚群进行eQTLs分析。结果发现一些eQTLs仅在IMD患者中显著，并且在不同的细胞类型中IMD特异的eQTLs数目存在差异，但是整体趋势倾向于髓系细胞较多。与在健康志愿者和IMD患者中均显著存在的eQTLs相比，IMD特异性的eQTLs在增强子和刺激后诱导的免疫细胞ATAC-seq峰中显著富集。这些观察表明，使用不同患者来源的样本进行eQTLs鉴定有助于在生理条件下识别刺激依赖的eQTLs，这些eQTLs与疾病生物学相关，而仅在健康志愿者样本中难以检测到。

4. ImmuNexUT与之前的eQTLs研究具有良好的一致性

作者为了评估eQTLs的有效性，将结果与两个外部数据集进行了比较：日本105例健康患者的批量免疫细胞eQTLs研究，和目前最大的3万欧洲人的全血顺式eQTLs数据集。比较发现结果具有较好的一致性，但由于部分细胞类型的稀缺和相对独特的eQTLs特征，数据及之间存在一定的差异，互相提供了补充的信息。

5. 结合来自不同种群的eQTLs数据集可以提高精细定位的准确性

为了评估日本eQTLs数据对eQTLs变异的精细定位的实用性，作者将自己的数据与来自GTEx v8的欧洲全血数据进行了精细定位，利用与全血的eQTLs有较大的重叠的经典的单核细胞和中性粒细胞数据进行了分析。与独立分析相比，联合分析显著减少了候选causal 变异的数量，同时保持了实验验证的功能变量的强富集，这表明结合来自不同种群的数据集进行精细制图是有效的。

6.鉴定体内eQTLs效应多样化的生物学途径

作者分析了每种细胞类型的Top变异，通过随机扰动基因标签校正p值，识别到了5.6%的eGenes有37,875个显著的pGene-eQTL互作。与eQTLs存在显著正互作的pGenes在相互作用的基础上形成了不同的聚类，表明具有相似的基因调控机制相关的功能基因集。总体而言，与eQTLs互作较多的基因在IMD中显示出更多的变异。这些结果表明，将患者样本囊括在内的做法会通过提升pGenes的表达变异情况从而提升环境依赖的eQTLs的检测效能。免疫细胞环境依赖的eQTLs，特别是与疾病条件相关的eQTLs，可能在炎症反应或免疫反应的个体差异中发挥作用。

7. ImmuNexUT将IMD基因与细胞类型、基因和环境联系起来

作者利用eQTLs数据集来解释IMD相关的GWAS信号，使用分层LD回归评分来评估eQTLs与GWAS结果的相关性。当通过联合回归分析的eQTLs注释来制约共享元素时，尽管免疫疾病和免疫细胞eQTLs的特异性关联仍然存在，但大多数非免疫性状的关联会减弱。在某些情况下，GWAS顶部信号的eQTLs效应指向疾病易感基因。因此，作者通过邻近性评估了NHGRIEBI GWAS目录中顶级变异的富集情况，结果与非免疫性状GWAS在GTEx eQTLs中的富集形成对比。并且在系统性红斑狼疮患者中进行了免疫细胞亚群的特异性分析，这些亚群特异性和eQTLs可能对免疫细胞编排有很大影响，并可能与复杂的疾病发病机制相关。 生信人 最热点生信话题

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