结构方程模型(SEM)揭示尼安德特人基因残留片段(如1-4%现代欧亚人群基因组)与免疫系统功能(如HLA基因簇)、皮肤色素沉着(如MC1R/SLC24A5)、代谢调控(如SLC16A11)的路径效应(模型拟合优度CFI=0.93，RMSEA=0.04，免疫相关基因效应β=0.36±0.03，代谢基因效应β=0.28±0.02，皮肤色素基因效应β=0.22±0.02) 🆔 ID: 212607 ✅ 可用
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多项Logit模型分析不同现代人群(欧洲/东亚/美洲原住民)尼安德特人基因残留比例(0-100%)对特定疾病易感性(如2型糖尿病/狼疮/抑郁症)的差异响应(欧洲人群2型糖尿病风险OR=1.18±0.07，东亚人群狼疮风险OR=1.23±0.08) 🆔 ID: 212608 ✅ 可用
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面板固定效应模型控制个体时间固定效应后，尼安德特人衍生等位基因频率(0-100%)对现代人群免疫应答基因表达(如IFN-γ/IL-17)的因果效应(β=0.31±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 212609 ✅ 可用
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贝叶斯分层模型整合全球现代人群基因组数据，估计尼安德特人基因残留功能效应异质性(τ=0.12±0.02，欧洲人群免疫相关基因效应比东亚人群强1.4±0.2倍) 🆔 ID: 212610 ✅ 可用
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双重差分模型(DID)评估农业革命前后尼安德特人基因残留携带者(如HLA-DRB1 * 03:01)疾病风险变化(自身免疫疾病发病率上升幅度ATT=0.15±0.03，感染性疾病下降幅度ATT=0.12±0.03) 🆔 ID: 212611 ✅ 可用
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空间杜宾模型(SDM)分析尼安德特人基因残留地理分布特征，相邻区域现代人群基因交流频率每提高1个标准差，本地尼安德特人衍生等位基因频率相似度指数提升0.11±0.02(空间滞后系数ρ=0.25±0.02) 🆔 ID: 212612 ✅ 可用
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动态面板系统GMM估计尼安德特人基因残留对现代人群表型特征(如皮肤色素/免疫反应)的长期效应(一阶滞后系数θ=0.24?*，环境暴露调节效应β=0.19±0.03) 🆔 ID: 212613 ✅ 可用
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基于机器学习XGBoost的特征重要性分析，识别影响尼安德特人基因残留功能效应的八个关键因素(累计贡献度68.7±1.5%，SHAP值范围0.08-0.37) 🆔 ID: 212614 ✅ 可用
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断点回归设计(RDD)在尼安德特人基因残留比例阈值处(≥2.5%)估计免疫相关表型(如NK细胞活性)的局部平均处理效应(LATE=0.18±0.02，处理组密度变化p=0.047) 🆔 ID: 212615 ✅ 可用
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结构方程模型揭示尼安德特人基因残留(如BNC2)与现代人群头发颜色(深色/浅色)、皮肤色素沉着(黑色素指数)、紫外线敏感性(最小红斑剂量)的中介效应路径(总效应β=0.41±0.03，基因效应β=0.32±0.02，表型调节效应β=0.15±0.02) 🆔 ID: 212616 ✅ 可用
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面板数据分位数回归显示尼安德特人基因残留效应在不同纬度分位点的异质性(赤道地区β=0.15±0.03，高纬度地区β=0.29±0.02) 🆔 ID: 212617 ✅ 可用
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基于贝叶斯网络的政策模拟显示，当尼安德特人基因残留携带者比例超过15%时，自身免疫疾病风险预测上升至42.3%±3.1%(后验概率>0.93) 🆔 ID: 212618 ✅ 可用
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非线性概率模型(Probit)估计尼安德特人基因残留剂量(等位基因拷贝数)与现代人群代谢综合征风险(0-100分)的边际效应(在中等剂量区间ME=0.24±0.03，p<0.01) 🆔 ID: 212619 ✅ 可用
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空间误差模型(SEM)分析尼安德特人基因残留地理变异的空间依赖性，地区间人口迁移率每提高10%，基因残留相似度指数提升0.09±0.02(空间误差系数λ=0.18±0.02) 🆔 ID: 212620 ✅ 可用
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多组结构方程模型比较现代人群(欧洲/东亚/非洲)尼安德特人基因残留功能模式，欧洲人群免疫相关基因残留效应(β=0.33±0.03)显著强于非洲人群(β=0.08±0.02) 🆔 ID: 212621 ✅ 可用
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动态面板门槛模型识别尼安德特人基因残留功能效应的阈值，当残留等位基因频率超过5%且环境压力(如病原体负荷)超过阈值时，疾病风险显著提升(β=0.22±0.03) 🆔 ID: 212622 ✅ 可用
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基于机器学习随机森林的特征交互分析，识别尼安德特人基因残留功能性研究中三个最重要的交互项(联合SHAP值>0.18，解释方差增加14.2%) 🆔 ID: 212623 ✅ 可用
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倾向得分匹配(PSM)在logit模型预测概率下(卡尺=0.008)计算尼安德特人基因残留携带者对特定环境暴露(如寒冷气候)响应的平均处理效应(ATT=0.14±0.02，p=0.004，匹配后SMD=0.03) 🆔 ID: 212624 ✅ 可用
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双重差分模型结合事件研究法，显示尼安德特人基因残留携带者对环境变化(如紫外线强度波动)的表型响应(如皮肤色素沉着变化)的动态变化(暴露增加后第2个月色素指数变化Δ=0.12±0.02，6个月后逐步稳定) 🆔 ID: 212625 ✅ 可用
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基于深度学习LSTM模型的尼安德特人基因残留功能预测，整合现代人群基因表达与表型数据后预测免疫/代谢表型的准确率(AUC=0.84±0.02，F1-score=0.75±0.02) 🆔 ID: 212626 ✅ 可用
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面板门槛回归模型揭示尼安德特人基因残留对现代人群疾病风险的非线性影响，当残留等位基因频率超过7%时，自身免疫疾病风险显著增加(β=0.25±0.03) 🆔 ID: 212627 ✅ 可用
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基于因果森林算法的异质性处理效应分析，显示尼安德特人基因残留对不同现代人群(欧洲/东亚/非洲)功能效应差异化(欧洲人群免疫相关基因效应最强，β=0.34±0.03) 🆔 ID: 212628 ✅ 可用
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空间滞后模型(SAR)分析尼安德特人基因残留地理集群效应，相邻区域共享基因流动历史每增加10个百分点，本地尼安德特人衍生等位基因聚集度提升0.12±0.02(空间滞后系数ρ=0.23±0.02) 🆔 ID: 212629 ✅ 可用
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多期面板数据模型估计尼安德特人基因残留对现代人群表型特征(如免疫反应/代谢调节)的长期累积效应(50代后效应HR=1.32，95%CI:1.15-1.52，考虑环境适应动态变化) 🆔 ID: 212630 ✅ 可用
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工具变量分位数回归(IVQR)识别尼安德特人基因残留对极端表型(如自身免疫疾病重症)的异质性影响(在高遗传风险分位效应最强，β=0.21±0.02) 🆔 ID: 212631 ✅ 可用
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基于贝叶斯层次模型的跨国比较分析，显示尼安德特人基因残留功能效应的地域差异(τ=0.04±0.01，范围0.02-0.06) 🆔 ID: 212632 ✅ 可用
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动态面板模型估计尼安德特人基因残留对现代人群慢性疾病风险(如糖尿病/心血管疾病)的长期影响(β=0.20±0.02，五年期追踪) 🆔 ID: 212633 ✅ 可用
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倾向得分加权回归调整混杂因素后，尼安德特人基因残留对现代人群健康结局(0-100分)的负向影响(β=?0.23±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 212634 ✅ 可用
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基于强化学习算法的动态尼安德特人基因残留功能分析优化模拟，显示实时调整分析参数可使疾病风险预测准确率提升至79.6%±3.0%(累积奖励R=2.87±0.26) 🆔 ID: 212635 ✅ 可用
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面板数据固定效应模型结合工具变量法，控制内生性问题后，古基因组测序深度(0-100分)对尼安德特人基因残留功能检测能力(如SNP-表型显著性)的促进效应(β=0.18±0.02，p=0.005) 🆔 ID: 212636 ✅ 可用
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