【摘 要】
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循环肿瘤细胞(circulating tumor cells, CTCs)的检测是液体活检的重要组成部分,可以通过低损伤甚至无创的方法达到检测体液中肿瘤细胞的目的.肿瘤细胞在增殖、转移过程中极易产生多种类型的变异,如基因突变、蛋白质组学和表观遗传学改变等,这导致肿瘤细胞个体间发生差异,给临床诊疗带来巨大挑战.通过CTCs检测技术分析肿瘤细胞之间的个体差异,对于癌症诊断、治疗和预后判断等有非常重要的
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循环肿瘤细胞(circulating tumor cells, CTCs)的检测是液体活检的重要组成部分,可以通过低损伤甚至无创的方法达到检测体液中肿瘤细胞的目的.肿瘤细胞在增殖、转移过程中极易产生多种类型的变异,如基因突变、蛋白质组学和表观遗传学改变等,这导致肿瘤细胞个体间发生差异,给临床诊疗带来巨大挑战.通过CTCs检测技术分析肿瘤细胞之间的个体差异,对于癌症诊断、治疗和预后判断等有非常重要的意义.微流控分析技术平台因其尺寸小、易操控、成本低等优点成为CTCs检测分析领域的研究热点.本综述主要介
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脱贫攻坚战的打赢使贫困治理的目光转向缓解相对贫困，脱贫人口与相对贫困人口的重合性决定了集中连片特困地区仍将是我国解决贫困问题的主战场。以大别山区的新县和黄土高原地区的延长县为例，以贫困发生率为因变量，从“人、业、地”3个维度选取自变量，综合运用空间自相关和地理探测器等方法，解析不同地理环境下贫困空间分异模式与作用机制。结果表明：大别山区贫困空间集聚为点状和团块状相间分布为主，黄土高原地区则以团块状
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针对未设计启发式算法的组合优化问题设计统一的解决方案已成为机器学习领域的一个研究热点，目前成熟的技术主要针对于静态的组合优化问题，但是对于加入动态变化的组合优化问题还没有得到充分的解决。本文提出了一个将多头注意力机制与分层强化学习结合来求解动态图上的旅行商问题的轻量级模型Dy4TSP。首先，模型以多头注意力机制为基础的预测网络处理来自图卷积神经网络的节点表征向量输入；然后，借助分布式强化学习算法训
针对港口集装箱吞吐量数据的复杂性特征，提出了基于优化变分模态和极限学习机的集装箱吞吐量短期混合预测模型。首先，离群点处理（HI）剔除原始时间序列中的异常值，预处理之后的序列通过优化的变分模态分解（OVMD）技术分解为多个特征明显的子模态。然后，为了提高预测效率，将分解后的子模态按照样本熵（SE）值的大小分成高频低幅、中频中幅和低频高幅三类。借助核极限学习机（KELM）中不同类型的核函数对不同特征序
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为有效解决无人机传感器产品概念方案开发中的不确定性，提出了基于多粒度犹豫模糊语言和累积前景理论的决策方法。首先开发成员使用偏好的语言评估标度表征顾客需求的相对重要度，构建多属性决策模型确定各项顾客需求的相对重要度排序，据此设计传感器的产品概念备选方案；其次，引入改进的累积前景理论，基于预期的投入成本、损失情景和盈利情景，确定各个备选方案的成本感知价值、损失感知价值和收益感知价值；再次，依据备选方案
Google Earth Engine(GEE)平台使植被遥感监测突破了数据获取难、本地存储量大和处理效率低的限制。基于GEE平台,利用空间分辨率为30 m的Landsat卫星和空间分辨率为250 m的MODIS卫星数据,结合温度和降水气象数据研究2000—2017年青海省诺木洪洪积扇地表植被的时空变化趋势及持续性,并分析不同时代洪积扇上枸杞种植园和盐碱化区的植被关系及未来变化。结果表明:(1)2