结构方程模型(SEM)揭示古蛋白质组学特征(如胶原蛋白序列覆盖率/古代酶活性残留检测灵敏度/骨胶原交联模式识别精度)与样本保存状态指数(β=0.52±0.03)、质谱分析分辨率(β=0.45±0.02)、古蛋白质数据库匹配完整性(β=0.38±0.02)的路径效应(模型拟合优度CFI=0.93，RMSEA=0.03) 🆔 ID: 216154 ✅ 可用
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多项Logit模型分析不同研究机构(古蛋白质实验室/考古分子研究所/生物考古系)对古蛋白质组学解释模型(功能进化论/饮食重建论/物种亲缘关系论)选择的差异响应(古蛋白质实验室倾向功能进化论概率=0.57±0.03，考古分子研究所倾向饮食重建论概率=0.60±0.02) 🆔 ID: 216155 ✅ 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，骨胶原提取纯度(每增加1%)对古蛋白质组学物种鉴定准确性(0-100分)的因果效应(β=0.41±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 216156 ✅ 可用
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贝叶斯分层模型整合全球古蛋白质组学数据，估计区域保存条件差异性(τ=0.15±0.02，样本保存状态指数解释力比质谱分析分辨率高1.3±0.2倍) 🆔 ID: 216157 ✅ 可用
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双重差分模型(DID)评估高分辨率质谱技术(如Orbitrap Fusion Lumos)引入前后古代蛋白质检测灵敏度变化(误差率降低率ATT=0.30±0.03，肽段序列覆盖提升率ATT=0.23±0.03) 🆔 ID: 216158 ✅ 可用
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空间杜宾模型(SDM)分析古蛋白质组学研究地理分布特征，相邻区域分子考古合作网络密度每提高1个标准差，本地跨物种蛋白质功能关联分析创新扩散速度提升0.21±0.02(空间滞后系数ρ=0.32±0.02) 🆔 ID: 216159 ✅ 可用
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动态面板系统GMM估计长期古蛋白质组学实践对古代生物理论的累积效应(一阶滞后系数θ=0.32?*，样本保存状态指数调节效应β=0.25±0.03) 🆔 ID: 216160 ✅ 可用
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基于机器学习XGBoost的特征重要性分析，识别影响古蛋白质组学的十四个关键因素(累计贡献度78.9±1.0%，SHAP值范围0.09-0.51) 🆔 ID: 216161 ✅ 可用
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断点回归设计(RDD)在样本保存状态指数阈值处(≥0.68)估计算法古蛋白质组学证据强度的局部平均处理效应(LATE=0.31±0.02，处理组密度变化p=0.037) 🆔 ID: 216162 ✅ 可用
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结构方程模型揭示古蛋白质组学技术特征(如液相色谱分离效率/串联质谱扫描速度/蛋白质数据库注释深度)与古蛋白质解释偏差(β=0.44±0.03)、物种鉴定错误率(β=0.37±0.02)、功能推测失真度(β=0.31±0.02)的中介效应路径(总效应β=0.49±0.03) 🆔 ID: 216163 ✅ 可用
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面板数据分位数回归显示古蛋白质组学分析方法复杂度在不同生物样本分位点的异质性(骨骼样本β=0.19±0.03，牙齿样本β=0.31±0.02) 🆔 ID: 216164 ✅ 可用
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基于贝叶斯网络的政策模拟显示，当关键古蛋白质证据保存率低于33%时，古代生物理论断裂预测上升至52.1%±3.9%(后验概率>0.94) 🆔 ID: 216165 ✅ 可用
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非线性概率模型(Probit)估计古蛋白质样本采集频次与物种特征识别固化概率的边际效应(在高采集频次区间ME=0.22±0.03，p<0.01) 🆔 ID: 216166 ✅ 可用
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空间误差模型(SEM)分析古蛋白质组学研究空间分布的空间依赖性，地区间学术交流频率每增加10%，古蛋白质组学证据标准化程度提升0.17±0.02(空间误差系数λ=0.24±0.02) 🆔 ID: 216167 ✅ 可用
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多组结构方程模型比较不同学术传统(西方/东方/本土)对古蛋白质组学的认知差异，西方研究者更倾向功能分析(β=0.42±0.03)显著高于东方研究者(β=0.23±0.02) 🆔 ID: 216168 ✅ 可用
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动态面板门槛模型识别古蛋白质组学理论构建的关键数据阈值，当骨胶原提取纯度超过92%时，古蛋白质理论机制显著改善(β=0.26±0.03) 🆔 ID: 216169 ✅ 可用
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基于机器学习随机森林的特征交互分析，识别古蛋白质组学研究三个最重要的交互项(联合SHAP值>0.22，解释方差增加16.2%) 🆔 ID: 216170 ✅ 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)计算高分辨率质谱技术对古蛋白质组学物种鉴定准确性(0-100分)的平均处理效应(ATT=0.22±0.02，p=0.004，匹配后SMD=0.03) 🆔 ID: 216171 ✅ 可用
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双重差分模型结合事件研究法，显示古蛋白质组学实施后学术讨论热度(如论文/会议)的动态提升(讨论热度提升倍数ATT=2.2±0.1，p<0.001) 🆔 ID: 216172 ✅ 可用
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基于深度学习LSTM模型的古代蛋白质功能预测，整合分子考古学与生物信息学数据后预测蛋白质功能的准确率(AUC=0.86±0.02，F1-score=0.78±0.02) 🆔 ID: 216173 ✅ 可用
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面板门槛回归模型揭示古蛋白质组学对古代生物理论的长期非线性影响，当骨胶原提取纯度超过94%时，古蛋白质理论创新概率显著增加(β=0.25±0.03) 🆔 ID: 216174 ✅ 可用
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基于因果森林算法的异质性处理效应分析，显示古蛋白质组学对不同研究机构(古蛋白质实验室/考古分子研究所/生物考古系)分析效能差异化(古蛋白质实验室对功能进化论响应更强，β=0.33±0.03) 🆔 ID: 216175 ✅ 可用
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空间滞后模型(SAR)分析古蛋白质组学地理集群效应，相邻区域共享蛋白质研究传统每增加10个百分点，本地跨物种蛋白质功能关联融合度提升0.15±0.02(空间滞后系数ρ=0.22±0.02) 🆔 ID: 216176 ✅ 可用
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多期面板数据模型估计算法对古蛋白质组学理论的长期累积效应(50代后效应HR=1.37，95%CI:1.19-1.58，考虑文化特征动态变化) 🆔 ID: 216177 ✅ 可用
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工具变量分位数回归(IVQR)识别古蛋白质组学对极端功能简化(如单一功能解释主导)的异质性影响(在高简化性分位效应最强，β=0.21±0.02) 🆔 ID: 216178 ✅ 可用
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基于贝叶斯层次模型的跨国比较分析，显示古蛋白质组学方法论的地域差异(τ=0.03±0.01，范围0.01-0.05) 🆔 ID: 216179 ✅ 可用
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动态面板模型估计算法对古蛋白质组学的长期影响(β=0.23±0.02，五年期追踪) 🆔 ID: 216180 ✅ 可用
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倾向得分加权回归调整混杂因素后，高分辨率质谱技术对古蛋白质组学物种鉴定准确性(0-100分)的正向影响(β=0.24±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 216181 ✅ 可用
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基于强化学习算法的动态古蛋白质组学发现优化模拟，显示实时调整分析参数可使关键古蛋白质特征识别率提升至81.5%±3.0%(累积奖励R=2.86±0.23) 🆔 ID: 216182 ✅ 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，骨胶原提取纯度(0-100分)对古蛋白质组学物种鉴定准确性(0-100分)的促进效应(β=0.20±0.02，p=0.005) 🆔 ID: 216183 ✅ 可用
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