我国专家成功揭示艾滋病毒力因子Vif结构 破解30年谜团
哈尔滨工业大学9日正式对外发布消息，该校生命学院教授、博士导师黄志伟研究组在《自然》(《Nature》)在线发表了题目为《艾滋病病毒Vif“劫持"人CBF-β和CUL5E3连接酶复合物的分子机制》的研究论文；同时，《自然》杂志《新闻与视点》栏目撰文对该项研究进行了重点推荐。
&&&
&&&　　据悉，该项研究是人类自1981年首次发现艾滋病病毒以来，第一次成功揭示了艾滋病病毒研究领域一直关注的艾滋病病毒毒力因子(Vif)的结构，破解了这一领域30余年的谜团。
&&&　　“30多年来，人类对治疗艾滋病一直没有有效疗法，关键在于艾滋病病毒的9大基因中的病毒感染性因子Vif的结构未被破解。”黄志伟教授对中新社记者讲，Vif可以说是艾滋病病毒在传播中“针对”人类进化而生的，它的作用就是在“人体免疫细胞内进行病毒生成和复制”。
&&&　　“30来年，全世界艾滋病病毒领域的科学家们都在立志解析VIF的结构。”黄志伟说，尽管人类对艾滋病病毒的科学研究已有30多年历史，而且早期的研究揭示艾滋病病毒的毒力因子Vif蛋白对艾滋病病毒的复制具有至关重要的作用，但Vif自身或其功能性复合物的原子水平的结构解析一直未有进展，该结构可以说是世界顶级结构生物学家们一直以来“梦寐以求”的。
&&&　　此次，黄志伟研究组阐明了Vif如何“劫持”人CBF-β以及CUL5E3连接酶复合物的分子机制。也就是说，是在世界范围内第一次解释了Vif的结构，并为未来艾滋病治疗从“鸡尾酒式”的混合用药方式，转向设计靶向治疗药物开辟了一条新路。
&&&　　“艾滋病病毒好比是一把锁，该项研究的成功就是勾画出了锁的构造，为生产出‘治疗药物’这把开锁的钥匙提供了结构基础。”黄志伟教授向中新社记者形象地描述着。据介绍，该项艾滋病研究领域里程碑意义的成果对人类最终攻克艾滋病具有重要的科学意义和临床应用价值，也标志着中国在艾滋病结构生物学研究领域走在了世界最前沿。
&&&　　此外，黄志伟教授向中新社记者透露，该研究组已与中国某高校药物实验室进行合作研究，进入艾滋病靶向治疗药物的进一步研发阶段。 (记者 王舒解培华)
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大家帮我分析下结果啊，是不是第六个变量有多重线性，但该变量的VIF，不是才1多点吗？我去掉该变量后又有lnasset这一变量多重线性了
& && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && &&&Model Summary(b)
& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & Change Statistics
Model& & & & R& & & & R Square& & & & Adjusted R Square& & & & Std. Error of the Estimate& & & & R Square Change& & & & F Change& & & & df1& & & & df2& & & & Sig. F Change
1& & & & .845a& & & & .714& & & & .709& & & & .& & & & .714& & & & 121.566& & & & 5& & & & 243& & & & .000
a. Predictors: (Constant), 合并前一年loss(损失1，其他0), 合并前一年Lnasset, 合并前一年资产负债率, 变1，不变0, 合并前一年审计意见类型
b. Dependent Variable: 合并前一年总资产净利润率（ROA）A
& & & & & & & & & & & & ANOVA(b)
Model& & & & & & & & Sum of Squares& & & & df& & & & Mean Square& & & & F& & & & Sig.
1& & & & Regression& & & & 1.984& & & & 5& & & & .397& & & & 121.566& & & & .000a
& & & & Residual& & & & .793& & & & 243& & & & .003& & & & & & & &
& & & & Total& & & & 2.777& & & & 248& & & & & & & & & & & &
a. Predictors: (Constant), 合并前一年loss(损失1，其他0), 合并前一年Lnasset, 合并前一年资产负债率, 变1，不变0, 合并前一年审计意见类型
b. Dependent Variable: 合并前一年总资产净利润率（ROA）A
& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & Coefficients(a)
& & & & & & & & Unstandardized Coefficients& & & & & & & & Standardized Coefficients& & & & & & & & & & & & 95.0% Confidence Interval for B& & & & & & & & & & & & Correlations& & & & & & & & Collinearity Statistics
Model& & & & & & & & B& & & & Std. Error& & & & Beta& & & & t& & & & Sig.& & & & Lower Bound& & & & Upper Bound& & & & Zero-order& & & & Partial& & & & Part& & & & Tolerance& & & & VIF
1& & & & (Constant)& & & & .088& & & & .029& & & & & & & & 3.016& & & & .003& & & & .031& & & & .146& & & & & & & & & & & & & & & & & & & &
& & & & 变1，不变0& & & & -.018& & & & .010& & & & -.066& & & & -1.791& & & & .074& & & & -.038& & & & .002& & & & -.142& & & & -.114& & & & -.061& & & & .878& & & & 1.139
& & & & 合并前一年资产负债率& & & & -.051& & & & .003& & & & -.570& & & & -15.588& & & & .000& & & & -.058& & & & -.045& & & & -.667& & & & -.707& & & & -.534& & & & .879& & & & 1.138
& & & & 合并前一年Lnasset& & & & .000& & & & .001& & & & -.010& & & & -.288& & & & .774& & & & -.003& & & & .002& & & & .094& & & & -.018& & & & -.010& & & & .902& & & & 1.109
& & & & 合并前一年审计意见类型& & & & .018& & & & .014& & & & .049& & & & 1.246& & & & .214& & & & -.010& & & & .046& & & & -.353& & & & .080& & & & .043& & & & .774& & & & 1.291
& & & & 合并前一年loss(损失1，其他0)& & & & -.171& & & & .012& & & & -.534& & & & -14.261& & & & .000& & & & -.194& & & & -.147& & & & -.643& & & & -.675& & & & -.489& & & & .839& & & & 1.192
a. Dependent Variable: 合并前一年总资产净利润率（ROA）A
& & & & & & & & & & & &
& & & & & & & & & & & & & & & & Collinearity Diagnostics(a)
& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & Variance Proportions
Model& & & & Dimension& & & & Eigenvalue& & & & Condition Index& & & & (Constant)& & & & 变1，不变0& & & & 合并前一年资产负债率& & & & 合并前一年Lnasset& & & & 合并前一年审计意见类型& & & & 合并前一年loss(损失1，其他0)
1& & & & 1& & & & 3.063& & & & 1.000& & & & .00& & & & .03& & & & .03& & & & .00& & & & .03& & & & .03
& & & & 2& & & & 1.039& & & & 1.717& & & & .00& & & & .00& & & & .02& & & & .00& & & & .25& & & & .17
& & & & 3& & & & .786& & & & 1.973& & & & .00& & & & .66& & & & .21& & & & .00& & & & .00& & & & .01
& & & & 4& & & & .614& & & & 2.234& & & & .00& & & & .12& & & & .32& & & & .00& & & & .07& & & & .60
& & & & 5& & & & .490& & & & 2.500& & & & .00& & & & .08& & & & .41& & & & .00& & & & .66& & & & .19
& & & & 6& & & & .008& & & & 19.683& & & & .99& & & & .10& & & & .01& & & & .99& & & & .00& & & & .00
a. Dependent Variable: 合并前一年总资产净利润率（ROA）A
载入中......
小桥流水人家
不是说没有共线性，变量就一定会显著，有可能你的解释变量和其他解释变量无关，同时也和被解释变量无关
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大家帮我分析下结果啊，是不是第六个变量有多重线性，但该变量的VIF，不是才1多点吗？我去掉该变量后又有lnasset这一变量多重线性了ModelSummary(b)ChangeStatisticsModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEsti ...
大家帮我分析下结果啊，是不是第六个变量有多重线性，但该变量的VIF，不是才1多点吗？我去掉该变量后又有lnasset这一变量多重线性了
Model Summary(b)
Change Statistics
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
R Square Change
Sig. F Change
a. Predictors: (Constant), 合并前一年loss(损失1，其他0), 合并前一年Lnasset, 合并前一年资产负债率, 变1，不变0, 合并前一年审计意见类型
b. Dependent Variable: 合并前一年总资产净利润率（ROA）A
Sum of Squares
Mean Square
Regression
a. Predictors: (Constant), 合并前一年loss(损失1，其他0), 合并前一年Lnasset, 合并前一年资产负债率, 变1，不变0, 合并前一年审计意见类型
b. Dependent Variable: 合并前一年总资产净利润率（ROA）A
Coefficients(a)
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
95.0% Confidence Interval for B
Correlations
Collinearity Statistics
Std. Error
Lower Bound
Upper Bound
Zero-order
(Constant)
变1，不变0
合并前一年资产负债率
合并前一年Lnasset
合并前一年审计意见类型
合并前一年loss(损失1，其他0)
a. Dependent Variable: 合并前一年总资产净利润率（ROA）A
Collinearity Diagnostics(a)
Variance Proportions
Eigenvalue
Condition Index
(Constant)
变1，不变0
合并前一年资产负债率
合并前一年Lnasset
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本帖最后由 sos.sos 于
11:39 编辑
如题，基础不够，求论坛中的牛人解答，谢谢！
追问：只做单变量回归得到的结果也是：回归系数和相关系数符号相反，这又是为什么？
载入中......
VIF基本上是一个urban legend。已经有很多论文证明了VIF是完全不可靠的。超过40甚至200的VIF不一定真的影响回归结果，低于1.5甚至1.25的VIF也可能严重的影响回归结果。
你可以看看附件讨论VIF的论文.
VIF基本上是一个urban legend。已经有很多论文证明了VIF是完全不可靠的。超过40甚至200的VIF不一定真的影响回归结果，低于1.5甚至1.25的VIF也可能严重的影响回归结果。
你可以看看附件讨论VIF的论文.
(130.35 KB)
11:31:26 上传
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总评分:&论坛币 + 40&
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auirzxp 发表于
VIF基本上是一个urban legend。已经有很多论文证明了VIF是完全不可靠的。超过40甚至200的VIF不一定真的影响 ...谢谢！
自己做了回归后的确感觉VIF不可靠，变量间的相关性很高时也测不出来。。。
先研读下推荐的这篇论文！
sos.sos 发表于
自己做了回归后的确感觉VIF不可靠，变量间的相关性很高时也测不出来。。。
先研读下推荐的这篇论 ...
完全只有2个变量(一个IV，一个DV)，并且做的是unstandardized OLS回归的情况下，回归系数才和相关系数一样。
auirzxp 发表于
完全只有2个变量(一个IV，一个DV)，并且做的是unstandardized OLS回归的情况下，回归系数才和相关系数一样。 ...是的，我的就是这种情况，只不过是面板的，但是回归结果不仅回归系数和相关系数大小不一样，二者的符号都不一样，所以很奇怪。
sos.sos 发表于
是的，我的就是这种情况，只不过是面板的，但是回归结果不仅回归系数和相关系数大小不一样，二者的符号都 ...这种情况应该不适用于面板数据。
auirzxp 发表于
这种情况应该不适用于面板数据。那面板数据一个IV一个DV得到的回归系数和相关系数符号相反是为什么呢？有建议吗？
sos.sos 发表于
那面板数据一个IV一个DV得到的回归系数和相关系数符号相反是为什么呢？有建议吗？除非你用POOLED model，不用RE和FE，结果才可能一致。
正常应该用回归结果，而不是相关系数。
auirzxp 发表于
除非你用POOLED model，不用RE和FE，结果才可能一致。
正常应该用回归结果，而不是相关系数。感觉是这样，但是回归结果和数据本身体现出来的相关系数的符号相反让人觉得很担心，不知道回归结果可不可靠
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