南京大学学报(自然科学版)

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刘　宏，申德荣*，寇　月，聂铁铮，于　戈

南京大学学报(自然科学版). 2017, 53(6): 991.

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实体识别(Entity Resolution)是指判断一个或多个数据源中两个不同记录是否描述相同实体，它有时也被称作记录连接(Record Linkage)，在数据集成中被用于数据清洗(Data Clean)、去重(Deduplication)和相似连接(Similarity Joins)等集成操作中．实体识别技术可被广泛应用于人口普查、引文识别、Web搜索、数据清洗以及剽窃检验等诸多领域．然而，在真实世界中，实体的属性会随着时间的变化而变化，两条记录的属性值不同不能表明这两条记录对应不同的实体，具有相同的属性值的两条记录也不能表明对应相同的实体．时间记录链接就是匹配描述同一实体的带有时间戳的记录．已有的解决时间记录链接的方法依赖于时间模型来捕捉实体的演化，但是已有的时间模型在预测实体的演化时，实体匹配准确率不高，而聚类计算复杂度较高．为此提出了更加细致的捕捉实体演化的模型和新的两阶段的快速聚类算法．通过在三个真实数据集上的实验结果表明，提出的时间模型可以更加细致地捕捉实体的演化，提出的聚类算法能更快速而准确的聚类描述同一实体的记录，提高了识别的准确率和效率．

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基于本体和局部查询反馈的微博查询扩展算法

巩　皓, 杜军平, 赖金财, 梁美玉, 王　巍, 罗　盎

南京大学学报(自然科学版). 2017, 53(6): 1004.

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传统的基于关键词匹配的查询方法因查询词短少，微博博文短小，容易引起歧义性，对查询效率有较大影响．提出一种基于本体和局部查询反馈的微博查询扩展算法，首先结合安全领域文档构建安全领域本体知识库，然后利用本体提供的语义知识对初始查询词进行扩展，再结合局部查询反馈对候选扩展词集进行筛选，最后通过二次查询和迭代操作得到最终查询结果．实验结果表明，基于本体和局部查询反馈的微博查询扩展算法比基于关键词的查询扩展算法、基于本体的查询扩展算法和基于“伪相关反馈”的查询扩展算法有更好的查全率和查准率．

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多标记序决策系统中基于局部最优粒度的规则获取

顾沈明, 张　昊, 吴伟志, 谭安辉,

南京大学学报(自然科学版). 2017, 53(6): 1012.

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多粒度是当前粒计算研究的一个重要方面．在实践中，人们往往选择比较合适的粒度层次来解决问题．作为信息系统的一种特殊情况，多粒度决策系统是经常使用数据表示形式．在这样的系统中，对象可以在属性的不同粒度层次上取不同的观测值．实际使用时，常常遇到在数据属性上需要比较大小，即属性带有序关系．序关系分析是多指标决策的重要内容，而粗糙集是一种处理序关系有效方法．围绕多标记序决策系统的知识获取问题来开展研究，首先，介绍了多标记序决策系统的概念；然后，在协调的多标记序决策系统中定义了最优粒度和局部最优粒度，并介绍了基于局部最优粒度的属性约简和规则获取方法；最后，在不协调的多标记序决策系统中引入了广义决策，定义了广义最优粒度和广义局部最优粒度，并给出了基于广义局部最优粒度的属性约简和规则获取方法．

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基于可变最小贝叶斯风险的层次多标签分类方法

徐智康1，李　旸1，李德玉1，2*

南京大学学报(自然科学版). 2017, 53(6): 1023.

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层次多标签分类方法，依据标签之间的相关性组织成层次结构，并将这种层次结构作为一种监督信息，从而更好地解决多标签分类问题．在层次多标签分类问题中常用的方法有两种，一种可称为损失无关方法，另一种可称为损失敏感方法．对于损失敏感方法，常用的损失函数有HMC－loss，该损失函数可对假正和假负两种错误给予不同的权重，并将层次信息添加到损失函数当中．当利用HMC－loss预测时，尽管得到的损失值是理想的，但实际预测的标签数却远多于真实的标签数．另外，层次信息的引入会对标签结点的决策顺序产生不利影响．针对这些问题，首先提出改进的损失函数IMH－loss，其次使用贝叶斯决策理论，提出了一种贝叶斯风险随决策过程可变的层次多标签分类方法．在真实数据集上的实验结果表明，该方法在保证召回率的同时，提升了标签预测精度．

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一种基于带核随机子空间的聚类集成算法

严丽宇1，魏　巍1，2*，郭鑫垚1，崔军彪1

南京大学学报(自然科学版). 2017, 53(6): 1033.

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随机子空间聚类集成通过属性随机采样产生属性子空间，并将子空间上的基聚类结果进行集成得到最终聚类结果．在这一过程中，子空间产生的随机性虽然为聚类集成提供了很大的差异度，但是无法保证基聚类结果的有效性，这是因为随机产生的子空间有可能只包含极少的重要属性．针对这一不足，提出了一种带核随机子空间生成策略：首先依据粗糙集理论中的互补互信息选出对于刻画数据集整体信息至关重要的属性子集，作为每个属性子空间的“核心”，再从剩余属性集中随机选择一定数量的属性与核心属性共同构成聚类子空间．这种策略在兼顾子空间之间差异性的同时也提高了每个属性子空间对数据整体信息的刻画能力，从而得到更好的聚类集成结果．在大量UCI数据集上的实验证实了所提方法的合理性和有效性．

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基于视觉信息与征象标签的肺结节CT图像检索

宋云霞1，强　彦1*，赵涓涓1，唐笑先2，田　奇3

南京大学学报(自然科学版). 2017, 53(6): 1043.

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肺结节CT图像的相似性检索是计算机辅助诊断系统中最重要的部分，目前常用的检索方法通常匹配精度低，检索速度慢．针对上述问题，提出一种新的基于视觉信息与征象标签的双概率超图哈希算法，使用两层结构提高肺结节图像的检索精度：在第一层，将肺结节影像视觉信息和标签信息分别构建概率超图，最优划分概率超图得到哈希码；在第二层，使用结节图像的视觉特征、标签特征和第一层得到的哈希码来训练哈希函数．在检索时，对待检图像通过训练好的哈希函数进行0，1编码，与数据集中图像比较汉明距离，返回相似结节图像．对9种不同征象类型的3422张肺结节CT图像进行实验，并与不同哈希算法进行比较，结果表明，提出的方法在哈希码长为32位时可以达到最高精度90.18%，有效提高了检索精度，可以给医生提供客观的辅助诊断．

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基于一般化斜投影的异策略时序差分学习算法

吴毓双1，陈筱语1，马静雯2，陈兴国2，3*

南京大学学报(自然科学版). 2017, 53(6): 1052.

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在强化学习的值函数线性估计问题中，时序差分不动点解和贝尔曼残差的方法都是对真实值函数的斜投影，然而这两种解经证明都不是最优解．通过对两种投影进行加权平均，提出了一种一般化的斜投影算子．基于此推导出两种残差时序差分学习算法，并给出了这两种算法在异策略下的收敛性证明．在著名的Baird的异策略反例实验上，与相关算法进行了对比，实验结果验证了所提算法的正确性和有效性．

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基于邻域粒化的多数据源高投票决策规则的挖掘

陈辉皇1，2，林耀进1，2*，林国平3，唐　莉1，2

南京大学学报(自然科学版). 2017, 53(6): 1063.

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多数据源高投票决策规则挖掘是指从多数据源中挖掘存在大部分数据源且具有重要意义的决策规则，此类规则在银行理财产品营销、市场营销、疾病诊断等领域中具有指导性作用．利用样本邻域粒化来构建决策规则的表现形式，在此基础上定义了覆盖度、投票数等多种决策规则的度量指标，用以挖掘满足这些度量指标的高投票决策规则．实验结果验证了所提算法挖掘多源决策信息系统中的高投票决策规则挖掘的有效性．

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基于改进的TF－IDF算法及共现词的主题词抽取算法

公冶小燕1，3，林培光1，2*，任威隆1，张　晨1，张春云1

南京大学学报(自然科学版). 2017, 53(6): 1072.

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信息主题的抽取是快速定位用户需求的基础任务，主题词抽取时主要存在三个问题：一是词语权重的计算，二是词语间关系的度量，三是数据维度灾难．在计算词权重时首先利用互信息确定共现词对，与词频、词性、词位置信息非线性组合，然后，根据词权重构建文档—共现词矩阵并建立潜在语义分析(Latent Semantic Analysis，LSA)模型．该方法借助LSA模型的奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD)将文档—共现词矩阵映射到潜在语义空间，不仅实现数据降维，而且获得低维度的文档相似矩阵．最后，对文档相似矩阵进行k－means聚类，在同类文档中选出词权重最大的前几对共现词，作为该类文章的主题词．对比基于TF－IDF(Term Frequency－Inverse Document Frequency)和共现词抽取主题词的实验，该算法的准确度分别提高了19%和10%.

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基于多伴随直觉模糊粗糙集的三支决策

赵天娜1，米据生1*，解　滨2，梁美社1，3

南京大学学报(自然科学版). 2017, 53(6): 1081.

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决策粗糙集提供了处理不确定数据和风险数据决策问题的一个新方法，基于决策粗糙集的三支决策理论是典型的风险决策理论的推广．传统的直觉模糊粗糙集采用一对三角模与蕴涵算子来构造逻辑算子，未考虑属性之间的差别，而多伴随直觉模糊粗糙集采用多个伴随对构造逻辑算子，更好地体现了用户偏好．构造了多伴随直觉模糊粗糙集模型，研究了基于多伴随直觉模糊粗糙集的三支决策．首先，定义了乐观多伴随直觉模糊粗糙集，并用于处理直觉模糊数的复杂计算问题；然后利用隶属函数和非隶属函数计算损失函数，通过期望损失函数对事件对象进行评估，进一步构造了相应的三支决策模型；基于期望损失函数值最小的原则诱导出三支决策，并得到相应决策的风险值．此模型中期望损失函数的构造是基于支持度与非支持度两种度量的综合讨论，考虑更全面，更能有效地反映实际生活情况，满足用户偏好．最后用医学诊断的例子来验证该模型的有效性．

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三角稀疏回归分类器及其在稳健人脸识别中的应用

郑　玮1，2，杨万扣3，邵　斐1*，赵　炜1

南京大学学报(自然科学版). 2017, 53(6): 1091.

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以稀疏表示为代表的回归分类方法对于高斯噪声具有较好的鲁棒性，但容易受到训练样本中离群点数据的影响导致欠拟合或过拟合．通过探索余弦函数对离群数据呈现的周期不敏感特性，使用余弦函数来刻画回归残差，并在复数域空间进行稀疏回归，提出了三角稀疏回归分类器(TSRC)模型．考虑到模型的非凸特性，普通的迭代算法难以获得全局最优解．因此，通过三角函数演算与核函数技巧将TSRC转化为一个凸优化问题，使用交替方向乘子法(ADMM)对模型进行求解，核函数的计算过程从核空间角度解释了模型对离群点鲁棒的本质原因，通过欧拉公式能够完全避开复数域的计算过程，从而起到加速的作用．在AR，Extend－YaleB及NUST－RF带有遮挡和光照变化的人脸识别数据集上进行了识别率与速度的实验，验证了所提出模型的有效性，在Extend－YaleB数据集上测试了所提出方法在不同尺度的训练样本下的运行效率，并与现阶段先进方法进行了对比．

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一类带参数直觉模糊知识度量方法

张振华1*，林小龙1，甘穗福2，袁申国3，胡　勇4

南京大学学报(自然科学版). 2017, 53(6): 1100.

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熵和知识测度是表示模糊系统不确定性和有序性程度的重要工具，目前已有诸多研究成果．直觉模糊集比传统模糊集多了犹豫度向量，其模糊性和不确定性比传统模糊集更复杂．因此，在直觉模糊熵和直觉模糊知识度量领域，现有研究存在诸多不足，尤其缺乏对公理体系的细化研究，算子之间的对比和遴选缺乏统一的理论和方法指导．基于此，首先对Szmidt和Kacprzyk的公理体系开展研究，将基本性质分成非负有界、对称性和有序性，并针对有序性提出了一些易于判定的充分必要条件和必要条件．同时，利用可导条件下的有序性条件，对传统经典算子的有序性进行了证明．并依据有序性条件提出了新型的简便的带参数知识度量模型，同时证明这些模型满足公理体系．最后，从直觉模糊集合套构造，提出了检验是否满足有序性的实验方法，并对所提出的带参数模型在不同参数取值下与传统经典算法进行对比．实验结果表明，该带参数模型在不同参数取值下与传统算法的结果具有广泛的相似性，且特殊取值下的运算结果精度更高，总体精度高达98.73%，在所有算法中表现优秀．

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基于多Agent系统的粒子群遗传优化云工作流调度算法

吴家豪1，彭志平2*，崔得龙2，李启锐2，何杰光2

南京大学学报(自然科学版). 2017, 53(6): 1114.

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随着大数据时代的来临，传统的工作流计算平台已经无法满足大量工作流应用的计算要求．因此，工作流应用开始由原有的基础设施转移到更加高效、可靠、廉价的云平台上．针对现有的云工作流调度算法执行时间最小化、作业最优分配以及调度算法的收敛时间问题，提出一种基于多Agent系统的粒子群遗传优化云工作流调度算法．该算法首先利用粒子的自身历史最优位置和粒子群历史最优位置优化全局最优解的搜索过程，然后将系统中每个粒子作为一个Agent，多Agent间相互竞争和协调，最后在多Agent系统中引入遗传算法，通过Agent间的信息交互进行有目标地交叉变异操作，不仅避免粒子群的盲目随机化以及陷入局部最优解，而且加速了搜索全局最优解的收敛过程．使用真实工作流数据进行模拟实验，实验结果证明该算法的有效性．

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一种基于最大最小独立性的因果发现算法

谢　峰1，蔡瑞初1*，陈　薇1，郝志峰1，2

南京大学学报(自然科学版). 2017, 53(6): 1125.

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线性非高斯无环模型(LiNGAM)具有在没有任何先验知识的情况下能够仅仅从观察数据中完整地识别因果网络的优势，这使得它得到了越来越多研究者的关注．然而，现有求解LiNGAM模型的算法中一部分存在对初始值敏感，容易陷入局部最优解的问题，一部分存在对于外生变量识别率低的缺陷．为此，提出了一种基于最大最小独立性的因果发现算法．通过引入自适应的独立性判定参数，根据此参数来找出与其余所有变量回归得到的残差都独立的变量，即为外生变量．该算法不仅避免了传统算法对独立性值差异敏感而导致识别率低的问题，而且也避免了不同数据集对固定独立性参数敏感而导致无法识别的缺陷．将该算法应用于虚拟网络和真实网络中，实验结果都表明，各种维度下该算法都优于现有的其他算法．

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基于结构对应学习的跨语言情感分类研究

汪　鹏1，2，赵学礼1，2，李娜娜1，2，董永峰1，2*

南京大学学报(自然科学版). 2017, 53(6): 1133.

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情感分类的主要目的是预测用户在互联网中发布情绪数据的极性(积极的或者消极的)，各种语言的情感分析已经成为诸多应用的研究热点，然而由于不同语言的情感资源在质量和数量上的不平衡，通常使用源语言来改善目标语言的跨语言情感分类方法，来提高目标语言情感分类的准确性．传统的跨语言情感分类主要是通过机器翻译将目标语言映射到源语言中，但是分类的准确性严重受到机器翻译质量的影响．通过对跨领域文本分类的结构学习算法(SCL)的讨论和拉普拉斯映射对两种语言之间词对的影响，对跨语言结构对应学习算法(CLSCL)的改进，进而提出M－CLSCL算法，借助选出来的轴心词对来进行目标语言的情感分类，通过M－CLSCL方法与前述相关方法的实验结果进行比较，可以发现M－CLSCL提高了情感分类的准确性．

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HIGHT轻量级分组密码容错代数故障攻击研究

陈　浩1*，王　韬1，赵新杰2，3，张　帆4，马云飞1，王晓晗1

南京大学学报(自然科学版). 2017, 53(6): 1141.

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针对现有HIGHT轻量级分组密码代数故障攻击方法在故障失效发生的场景下故障位置判定出错进而影响攻击成功率的问题，提出并讨论了一种容错代数故障攻击方法．该方法首先对故障失效特性进行深入研究，利用故障注入位置、故障失效与密文差分之间的对应关系，构建了一个完备的故障位置区分器以实现对各种场景下故障位置的准确判定．然后在此基础上提取故障失效信息以实现故障信息最大化利用，并对故障信息等效代数方程组构建方法进行优化，实现了故障信息等效代数方程组的自动化构建．最后对提出的攻击方法的复杂度和成功率进行了分析和实验验证．实验结果表明，与现有攻击相比，提出的攻击方法容错能力更强，能检测出所有显性故障失效，攻击的成功率达到100%，且故障信息等效代数方程组构建自动化程度更高，解析器平均求解时间更少．

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基于双耳时间差的客观指标对Ambisonics回放系统的性能分析

朱天一，卢　晶*

南京大学学报(自然科学版). 2017, 53(6): 1153.

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在基于扬声器阵列的声回放技术中，相比于波场合成(Wave field synthesis，WFS)和矢量基幅度平移技术，以球谐分解为理论基础的Ambisonics回放系统拥有编解码相互独立以及可扩展等优势．基本的Ambisonics系统通过采集和回放一阶声场方位信息：全指向性(W)和双指向性(X，Y，Z)成分，即所谓的B－format重构声场．HOA(Higher order Ambisonics)基于声场球谐函数分解将B－format以更高空间分辨率进行了扩展．已有很多学者关注HOA的回放精度和使用限制，但综合考虑人头散射效应和人耳听觉特性效应的研究还十分缺乏．从低频人耳定位的重要因素——双耳时间差(Interaural time difference，ITD)的角度评价了不同阶数Ambisonis系统的最佳听音区域．将水平面各方向入射平面波编码为HOA分量，在此基础上计算了模拟人头(刚性球)在环形阵列内部移动时二维水平面的ITD波动，并通过ITD阈值确定最佳听音区域边界．仿真结果表明基于ITD的客观评价指标可以较好地体现不同阶数Ambisonics系统的声场回放性能：4阶Ambisoics系统能够使最佳听音区域达到20 cm×14 cm，而1，2阶系统在中心区域尚不能实现精确回放．因此，高阶Ambisoics系统拥有更好的声源定位性能．

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共享内存式并行离散元程序的设计与测试

李长圣，尹宏伟*，刘　春，蔡申阳

南京大学学报(自然科学版). 2017, 53(6): 1161.

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构建了适用于并行计算的离散元数据结构，改进了基于网格法的邻居搜索算法，进而完成无锁的离散元程序的并行设计．计算测试实例采用固体晶格模型，模拟了一个岩石试样在单轴压缩情况下的整个剪切破坏过程．测试结果表明：颗粒数量达到数万以上后，加速比变化不大，体现了并行具有与问题规模无关的特点；四个线程并行计算时，并行效率可达到0.85左右，程序耗时随颗粒数量增加呈现良好的线性增长趋势．新的邻居搜索算法适用于离散元的并行计算，可以大大提高计算速度，有助于复杂岩土体或复杂地质模型等颗粒要求较多的问题研究．

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咪唑类离子液体对低压丙酮蒸气吸收性能研究

赵卫伟1，巫先坤3，李长浩2，陆　琛2，张　锋2*

南京大学学报(自然科学版). 2017, 53(6): 1171.

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在303.2～333.2 K范围内，采用三釜气液平衡系统测量丙酮与5种咪唑类离子液体的二元气液平衡数据．然后采用非随机(局部)双液体模型(NRTL)关联二元体系的等温气液平衡．最后基于模型，获得了丙酮蒸气在离子液体中的无限稀释活度系数和亨利系数，并评价了吸收过程的Gibbs自由能、焓变、熵变和偏摩尔过量焓变等热力学性质．实验表明，亨利系数随着温度升高而增大，丙酮的无限稀释活度系数均小于1，混合溶液为负偏差溶液，利于丙酮的吸收．延长阳离子侧链烷基长度可缓慢提高丙酮溶解度，但相对于阳离子而言，阴离子对丙酮溶解度影响较大，且按如下顺序递增：[BF4]<[PF6]<[Tf2N]．热力学分析表明丙酮吸收由体系的熵变控制．[Tf2N]类离子液体吸收熵变值较大，混合溶液热力学稳定性高，与丙酮分子间作用力强，对丙酮溶解性能强．

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基于时频分析－随机Hough变换的微动目标参数快速提取

陈沁根，张兴敢*

南京大学学报(自然科学版). 2017, 53(6): 1178.

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研究了微动目标的参数与其微多普勒特征之间的关系，针对旋转目标的微多普勒信号表现为三参数正弦调频信号的特点，提出了一种正弦调频信号参数快速提取算法．该方法对目标信号进行时频分析，并对分析的结果进行时频脊的提取，获得正弦调频信号的频率变换曲线．最后在提取的时频变换曲线上进行正弦曲线的随机Hough变换检测，从而得到正弦调频信号的参数估计．当信噪比较小时，该方法的估计精度优于Time Frequency Distribution－Hough(TFD－Hough)变换方法．当信噪比较大时，两种方法的估计精度相当，但该方法的运算时间优于TFD－Hough变换方法．仿真实验结果表明，相对于TFD－Hough变换方法，该方法的运算量明显减少，当信噪比为0时，该方法的运算时间约为TFD－Hough变换方法的19.9%.在计算精度方面，该方法的计算精度与TFD－Hough变换方法相当．

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雷达目标识别算法性能优化与评估系统

周　颖，张兴敢*，王　琼

南京大学学报(自然科学版). 2017, 53(6): 1187.

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雷达回波信息量少，目标种类多，给雷达目标识别带来了困难．对不同种类目标，要用不同的特征组合和分类方法，才能得到比较正确的目标识别结果．研究设计了一种使用Qt与MATLAB混合编程的雷达目标识别算法性能优化与评估系统．在MySQL数据库的开发支持环境下建立目标识别算法规则库，使用Qt搭建系统框架和实现前台人机交互，使用MATLAB实现后台数据的计算处理和算法的评估与优化，实现了Qt关于MySQL驱动QMYSQL的编译和Qt通过引擎调用MATLAB的关键技术．整个系统以面向对象的技术和模块化设计思想进行设计，集成了数据导入、后台数据计算处理、识别规则管理、新识别方法输入等功能，为解决不同特征类型的智能化识别问题提供了有效的研究平台，使用方便，具有广泛的应用前景．

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多参数影响下污水总氮浓度预测最优方法研究

黄　辉1，2，3*，马思佳1，2，王　庆3，任洪强1，2，3

南京大学学报(自然科学版). 2017, 53(6): 1194.

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污水总氮(TN)深度脱除是当前我国污水处理领域的重大科技需求．TN的去除受到多种环境及操作条件的影响，开发多参数条件下稳健的TN浓度预测方法是降低污水厂能耗、实现智能化控制的重要前提．针对以上问题，以某实际污水处理厂反硝化深床滤池为例，采用BP神经网络(BP)、量子遗传算法优化的BP神经网络(QGA_BP)、改进的QGA_BP和支持向量回归机(SVR)，在进水流量和碳源投加量等13种变量条件下，对滤池出水TN进行了模拟预测．共选取147组数据，其中130组用于出水水质和工艺参数的拟合模拟，17组用于结果验证．将总氮实测值依次与BP，QGA_BP和改进的QGA_BP神经网络以及SVR预测结果进行对比，相关系数R2依次增大，分别为0.221，0.275，0.826和0.951，即预测值与实测值之间的拟合度逐渐升高．SVR克服了神经网络预测误差较大的问题，对多参数影响下TN浓度的预测具有较高的准确性和稳定性，用其替代常用的神经网络算法具有明显的优势．

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β－arrestin1/2抑制SphK1蛋白质表达研究

刘永健1,2，卞金俊3，花宝金1，吴跃军4*，陈　妍1,5*，殷　武2*

南京大学学报(自然科学版). 2017, 53(6): 1203.

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神经鞘氨醇激酶1(SphK1)在鞘脂类代谢中起关键作用．研究表明，SphK1在肝癌等多种肿瘤细胞中过度表达，促进肿瘤细胞生长与转移，而阻断SphK1促进肿瘤细胞凋亡．因此，SphK1可以作为肝癌治疗的潜在靶点，但到目前为止，SphK1蛋白质降解调控机制并不清楚．采用Western blot、RT－PCR和siRNA干扰等方法研究SphK1蛋白质降解机制，发现β－arrestin1/2可能通过泛素化途径促进SphK1蛋白质降解．蛋白酶体抑制剂MG132能明显上调外源性和内源性SphK1蛋白水平，过表达β－arrestin1/2显著下调人源胚胎肾细胞HEK293T细胞和人肝癌细胞HepG2细胞中SphK1蛋白水平，且呈剂量依赖性，MG132可以缓解β－arrestin1/2对SphK1的降解作用；β－arrestin1/2干扰片段处理后，HEK293与HepG2细胞内内源性SphK1蛋白表达显著升高．证明β－arrestin1/2可以通过蛋白质泛素化方式促进SphK1降解，这为设计SphK1特异性抑制剂提供理论依据．

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