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偏最小平方法的結構方程模型(PLS-SEM)：應用SmartPLS

為了解決model y介紹的問題，作者張紹勳 這樣論述：

　　⊙從概念、原理，深入淺出地向讀者介紹PLS的常用模型與應用。 　　⊙理論與實務兼具，以實例展示SmartPLS分析過程，學以致用。 　　⊙適合社會科學、生醫、工程、財經等研究領域使用。 　　隨書附贈光碟含資料檔、專案檔、模型檔。 　　結構方程模型(structural equation model, SEM)結合了傳統統計學上的因素分析與路徑分析技術，已成為當前發表文章中常見的統計分析。SmartPLS具有可分析小樣本、能精確估計中介和干擾等問題的特性，幫助研究者自動、快速完成統計程式，因此廣受資管、行銷、商學、運動休閒、健康、旅遊等領域的愛載，迄今逐漸成為社會科學及

生醫的主流分析軟體。 　　本書以軟體SmartPLS為分析工具，從概念、原理到實作，一步一步向讀者介紹PLS的常用模型與應用上需注意的問題，並以實例展示SmartPLS分析過程，適合研讀領域有：社會科學、運輸、農業、生物醫學、藥學、製藥、電腦科學、工程、能源、技術、環境科學、材料科學、管理、會計、心理學、商學、經濟、計量經濟、財務等。  

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KAP1和PIASy於HP1α類泛素化及新生染色質之研究

為了解決model y介紹的問題，作者林珮綸 這樣論述：

中文摘要 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ iAbstract ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ ii目錄 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ iii壹、 緒論 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 1一、 前言 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 1二、 背景研究 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 1（一） 異染色質蛋白 (heterochromatin proteins)介紹 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 1（二） HP1α 介紹 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 4（三） 異染色質的介紹 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 5（四） 細胞週期 S 期與異染色質複製⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 7（五） KAP1 介紹 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 7（六） PIASy (protein inhibitor of activated STAT Y) 介紹 ⋯⋯⋯⋯ 10（七） 類泛素化 (SUMOylation) 介紹 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 11（八） 微核 (micronuclei) 介紹⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 14三、 研究目的 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 15四、 研究

策略 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 15貳、 材料與方法 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 19一、 質體 (plasmid) DNA ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 19二、 病毒株 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 19三、 細胞株 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 19四、 細胞培養 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 20五、 質體 DNA 轉染細胞 (transfection) ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 20六、 病毒株感染細胞 (infection) 及篩選帶有病毒株 DNA的細胞族群 20

七、 細胞同步化 (cell synchronization) ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 21八、 免疫共沈澱法 (co-immunoprecipitation) ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 22九、 膠體電泳 (Sodium Dosecyl Sulfate polyacrylamide gel electrophoresis, SDS PAGE) 與西方墨點法 (western blot) ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 24十、 類泛素化修飾分析 (conjugation assay) ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 25十一、 新生染色質捕捉 (Nascent chromatin capture as

say, NCC assay) 26十二、 免疫螢光染色 (Immunofluorescnece) ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 26十三、 複製位點標定 (EdU labeling) ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 26十四、 顯微鏡影像分析 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 27參、 結果 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 28一、 KAP1 透過 HP1α-independent manner 與 PIASy 互相結合 ⋯⋯ 28二、 HP1α 與 PIASy 之間具有交互作用 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 29三、 改變細胞內的 KAP1 量對 HP1α 和 PI

ASy 的交互作用沒有影響29四、 HP1α 蛋白質表現量是 KAP1-dependent manner ⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 30五、 KAP1 和 PIASy 之間的交互作用對於 HP1α 類泛素化修飾相當重要 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯31六、 KAP1 透過與 HP1α 和 PIASy 互相作用而促進 HP1α 於細胞週期 S 期中期至晚期座落到新生成染色質上，並形成二聚體 ⋯⋯⋯ 32七、 HP1α 無法座落至新生染色質將造成基因體不穩定 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 33八、 大量表現 PIASy 改變複製叉複製叉在細胞核中的分佈 ⋯⋯⋯⋯ 34九、 大量表現 KAP

1RVEE 增加複製壓力，使得微核的產生增加 ⋯⋯ 34肆、 討論 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 35一、 KAP1 可能作為 HP1α 類泛素化機制中的 scaffold protein ⋯⋯ 35二、 內源性 KAP1 使大量表現 KAP1 或 NLS-KAP1RVEE 無法對 HP1α 和 PIASy 之間的交互作用產生影響 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 35三、 HP1α 蛋白質表現量受 KAP1 調控 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 36四、 KAP1 增加 HP1α 座落到新生染色質的量，並且在新生染色質上形成二聚體增加 HP1α 的穩定性 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

⋯⋯⋯⋯ 36五、 PIASy 能夠調控 KAP1 SUMOylation ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 37六、 PIASy 和 KAP1 的交互作用可能和 KAP1 self-SUMOylation 有關 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 37七、 PIASy 可能影響 KAP1 的磷酸化 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 38八、 大量表現 PIASy 改變複製叉在細胞核中的分佈 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 38九、 大量表現 KAP1RVEE 增加複製壓力，使得微核的產生增加 ⋯⋯ 39伍、 參考文獻 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 40陸、 圖表 ⋯⋯⋯⋯⋯

⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 52柒、 附圖 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 76

深度強化式學習

為了解決model y介紹的問題，作者AlexanderZai,BrandonBrown 這樣論述：

　　深度強化式學習 (Deep Reinforcement Learning, DRL)，就是將深度學習與強化式學習結合的技術。要讓 AI 應用落地，DRL 是必不可缺的技術。近期由兩位劍橋大學博士所帶領的 Wayve 團隊就利用了 DRL 技術，開發出可以自行從新環境中學習的自動駕駛技術，取代以往完全仰賴感測器的做法。除此之外，工廠內的自動化機器人, 或是打敗世界棋王的 AlphaGo 等，背後運作的演算法也都與 DRL 息息相關。   　　然而 DRL 的演算法五花八門，讓人看了眼花繚亂。事實上，它們都是為了應付各式各樣的任務而發展出來的改良版本，其核心概念的差異不大，都是立足於 DR

L 最基本的 DQN (Deep Q-Network) 之上。因此本書會花費較多的篇幅，一步步帶您把 DQN 的架構完全摸透，並時時提點各個技術細節的重點，讓您可以因應不同的任務或問題，加入適當的技術或技巧來克服，再進一步實作出各種進階的演算法。   　　本書一共分成兩篇：基礎篇及進階篇。在基礎篇中，讀者將學習如何從無到有，建構出自己的第一個RL演算法，並用該演算法來解決多臂拉霸機問題。接著，讀者會認識RL中較為經典的演算法，如DQN、策略梯度法、A2C等。同時，各章節皆搭配數個專案，確保讀者可以在學習理論的過程中，培養實作出演算法的能力，不再只是紙上談兵。   　　在進階篇中，作者將會介紹較

為新穎，也較為複雜的RL演算法。基本上，這些演算法都是以DQN為出發點，再加上特殊的技巧，便能處理現實中的難題。舉個例子，利用平均場DQN，學者們成功模擬出了電子的自旋狀況，進而解決了RL中的多代理人問題。同時，讀者們還將學到如何將attention機制與DQN做結合，進而實作出關聯性DQN（relational DQN），提高演算法的可解釋性。   　　本書提供了完整的學習架構，循序漸進地介紹各種演算法，包括： 　　● Deep Q-Network (DQN) 　　● 策略梯度法（Policy gradient methods） 　　● 優勢值演員-評論家（Advantage Actor-C

ritic, A2C） 　　● 分散式優勢值演員-評論家（Distributional Advantage Actor-Critic, DA2C） 　　● 進化演算法（Evolutionary algorithm） 　　● 分散式DQN（Distributional DQN） 　　● 鄰近Q-Learning（Neighborhood Q-Learning） 　　● 平均場Q-Learning（Mean field Q-Learning） 　　● 關聯性DQN（Relational DQN）   　　除了 RL 相關演算法之外，書中也介紹了近期應用 RL 而發展出來的熱門模型，相信可以提升讀者

的硬實力，其中包括： 　　● 圖神經網路（Graph Neural Network, GNN） 　　● Transformer模型 　　● Attention模型（Attention model）   　　總的來說，本書是最全面、最白話的強化式學習演算法實戰解析。只要您有基本的深度學習知識，並且想要認識強化式學習領域，那麼您就是本書在尋找的合適讀者！    本書特色   　　●囊括各種強化式學習的基礎及進階演算法，學習架構完整 　　●適當地補充數學及統計基礎，必要知識直接回顧，不用東翻西找其他資源 　　●重點整理深度強化式學習的基本架構，打好基礎、再先進的改良模型也看得懂 　　●以日常案例來實

踐 DRL，理解起來事半功倍 　　●利用Python+PyTorch實作各章專案，不會只是紙上談兵 　　●所有程式皆已整理成Colab筆記本，一鍵即可檢驗結果 　　●本書由施威銘研究室監修，內容易讀易懂，並加入大量「編註」與「小編補充」以幫助理解及補充必要知識。