作物水分胁迫指数(CWSI)模型中的下限温度指水分充足时的冠层温度(Tc)或冠气温差(dT),对模型量化植被水分状况精度有较大影响.目前,基于数据驱动方法直接估算下限温度已在大田作物中取得成功,但尚未见其在森林生态系统中的适用性报道.本研究以太行山南麓栓皮栎人工林为研究对象,连续同步观测Tc和气象数据,评估使用多元线性回归模型和BP神经网络模型估算下限温度的可行性,以及CWSI指示人工林水分状况的精度.结果表明:在不具备灌溉条件的森林生态系统中,将以土壤含水量、风速、净辐射、饱和水汽压差、气温作为输入参数的多元线性回归模型与BP神经网络模型中的土壤水分条件设为饱和,即可获得下限温度;将下限温度与理论公式确定的上限温度结合,对实测Tc或dT进行归一化获得CW-SI,可实现对栓皮栎人工林水分状况的无损、快速、自动诊断.其中,基于BP神经网络模型确定的水分充足条件下的dT作为下限温度,并与上限温度结合获得CWSI,最适合精准量化人工林水分状况,与实测水分状况之间的决定系数、均方根误差和一致性指数分别为0.81、0.08和0.90.本研究结果可为森林生态系统水分状况的高效、精准监测提供参考方法.

厘清植被变化及驱动因素,可为生态修复和社会可持续发展提供参考.本研究基于Google Earth Engine平台获取2000-2020年河南省植被覆盖数据,并结合Theil-Sen Median趋势、Mann-Kendall检验和Hurst指数,揭示河南省及其流域分区(海河流域分区、黄河流域分区、淮河流域分区、长江流域分区)植被分布和变化趋势,并联合因子探测及因子交互,从不同尺度探究了自然和人文因素对植被的影响机制.结果表明:研究期间,河南省植被覆盖度(FVC)呈南高北低的分布格局,以中高植被覆盖为主,其中,长江流域分区最好.河南省及各分区FVC变化规律一致,呈波动上升趋势,均以明显改善为主,其中,长江流域分区的改善面积最大.基于Hurst指数,河南省未来植被状况除了淮河流域分区可能持续改善外,其他分区均表现为从改善转向退化.河南省及各分区植被变化是人文因子与自然因子综合作用的结果,因子影响力随时间而改变,主导因子存在地域差异,土地利用/覆盖类型和夜间灯光等人文因素的影响强于海拔、坡度、年均低温等自然因素.因素间的交互作用,尤其是人文与自然因素的交互作用,呈非线性增强关系.

本研究以孟家岗林场不同间伐强度的长白落叶松人工林为对象,获取样地内单木点云数据,基于MATLAB平台应用分形分析理论提取盒维数来表征长白落叶松树木结构复杂性,并评估不同间伐强度及树木属性对长白落叶松树木结构复杂性的影响.结果表明:长白落叶松盒维数在对照(CK:1.68±0.07)、低中强度间伐(处理T1、T2、T3:1.74±0.07)和高强度间伐(处理T4:1.81±0.06)之间存在显著差异,间伐强度增加了树木结构复杂性.在树干属性中,胸径、树高与盒维数呈显著正相关,高径比与盒维数呈显著负相关;在树冠属性中,树冠体积、表面积、投影面积和冠幅与盒维数呈显著正相关.Hegyi竞争指数与盒维数在对照和低中强度间伐下呈显著负相关,在高强度间伐下相关性不显著.间伐影响了长白落叶松树木结构复杂性,树干属性和树冠属性是长白落叶松树木结构复杂性的主要驱动因素.

目的 分析中国西南地区10个地(州)市晚期肺癌免疫治疗分布情况,为制定晚期肺癌的防治策略提供参考依据.方法 收集2018-01-01-2022-05-31于中国西南地区2省10个地(州)市19家医院经免疫治疗的晚期肺癌患者资料,使用Excel 2019及SPSS 29.0分析数据,采用描述性统计学方法对其基线特征及药物不良反应发生情况进行分层分析.结果 本研究共纳入1 043例经免疫治疗的晚期肺癌患者,主要分布在遵义市、遂宁市和六盘水市等10个地(州)市的医院.所有纳入患者年龄23～94岁,中位年龄61岁.其中男801例(76.80％),既往具有吸烟史患者609例(58.38％),城镇居住患者631例(60.50％),企事业单位人员436例(41.80％);肺鳞癌413例(39.59％),肺腺癌449例(43.04％),小细胞肺癌132例(12.67％),其他病理类型49例(4.70％),Ⅳ期患者900例(86.29％);美国东部肿瘤协作组(ECOG)评分0～2分患者1 015例(97.41％),驱动基因阳性患者176例(16.87％);程序性死亡蛋白配体-1(PD-L1)检测率17.16％,程序性死亡蛋白-1(PD-1)抑制剂使用率95.78％,PD-1/PD-L1抑制剂一线使用率55.99％,PD-1/PD-L1抑制剂联合治疗占80.54％,国产PD-1/PD-L1抑制剂使用率90.13％,适应证用药876例(83.98％).总体免疫相关不良反应发生率为68.26％,其中3～5级占13.23％,因不良反应导致停药的患者95例(9.10％),因严重免疫相关性肺炎死亡4例,因免疫相关性心肌炎死亡1例.绝大多数免疫相关不良反应经短暂性停药或激素对症治疗后好转.结论 中国西南部分地区晚期肺癌免疫治疗存在覆盖患者有限、药物可及性受限及部分医院用药经验相对不足等问题,需进一步改善.

探明石漠化土壤碳组分积累和分配对丛枝菌根真菌(AM)与蚯蚓接种的响应,可为提升石漠化土壤固碳潜力及生物修复效率提供数据参考.本研究选择白枪杆为寄主植物,设置接种摩西斗管囊霉(FM)、蚯蚓(E)、蚯蚓+摩西斗管囊霉(E+FM)和不接种(CK)4个处理,研究不同处理土壤碳组分(总有机碳、微生物生物量碳、易氧化有机碳、惰性有机碳)及其分配(微生物生物量碳/总有机碳、易氧化有机碳/总有机碳、惰性有机碳/总有机碳)的时空变化.结果表明:1)蚯蚓、丛枝菌根真菌单独与共同接种处理均显著促进了土壤碳库各组分积累.与CK相比,接种处理土壤碳组分含量均值的增幅表现为:E+FM＞E＞FM,接种处理显著促进了 土壤微生物生物量碳/总有机碳(30.5％～68.5％)和易氧化有机碳/总有机碳(31.2％～39.2％),但降低惰性有机碳/总有机碳(2.9％～16.2％).2)不同处理土壤碳组分积累和分配的时空变化存在差异.各碳组分含量最大值均出现在6月,其中E+FM处理各碳组分含量较CK的增幅(33.0％～122.1％)显著高于E(31.2％～95.4％)和FM处理(9.2％～41.3％);微生物生物量碳/总有机碳、易氧化有机碳/总有机碳最大值出现在6月,惰性有机碳/总有机碳最大值则出现在12月,此时3个接种处理各碳组分占有机碳的比例较CK的变幅表现为:E+FM＞E＞FM;各碳组分含量及其分配均沿土层加深递减(9.7％～146.2％),其中E处理碳组分含量降幅最小,而E+FM处理微生物生物量碳/总有机碳和易氧化有机碳/总有机碳降幅最小、惰性有机碳/总有机碳降幅最大.3)3个接种处理土壤理化性质变化显著影响各有机碳组分积累及分配,其中碳库组分含量及分配与土壤pH呈极显著负相关,与其他土壤指标呈显著正相关.4)主成分分析显示,土壤含水量、全氮、全磷是影响碳组分积累的主要驱动因子,而土壤含水量、全磷、pH是影响土壤碳组分分配的主控因子.因此,蚯蚓、AM真菌及其交互作用均显著影响石漠化土壤碳组分积累与分配,其影响程度主要取决于土壤含水量、pH及氮磷养分状况.

基于2000-2020年Landsat影像和数字高程模型等数据,采用面向对象的方法进行绿洲分类,使用趋势分析、重心迁移及地理探测器等方法对西北干旱区绿洲时空特征及其驱动力进行研究.结果表明:2000-2020年,西北干旱区绿洲面积呈线性增加趋势,绿洲面积年均增速为1079.66 km2·a-1.绿洲面积增长率由高到低依次为阿拉善、南疆、河西走廊和北疆地区.西北干旱区绿洲主要呈带状或点状分布在天山南北麓、昆仑山、祁连山北麓和阿拉善高原,北疆绿洲面积变化表现为北部增加、南部减少;南疆绿洲主要沿河流扩张,但部分绿洲边缘出现退缩;河西走廊绿洲的扩张与退缩均发生在西北部河流沿岸;阿拉善绿洲呈散点状扩张,无明显退缩区域.北疆和南疆绿洲的重心大体上向东北方向移动,河西走廊绿洲重心沿西北方向迁移,阿拉善绿洲重心呈南北向波动迁移.农田生产潜力对北疆绿洲和河西走廊绿洲空间分异的解释能力最强,分别为43.6％和45.3％;影响阿拉善绿洲分布变化最敏感的因子是降水(解释能力为27.6％);南疆绿洲分布响应最敏感的环境因子是土壤类型(解释能力为44.9％).西北干旱区绿洲中,人类活动因子之间的交互作用以双因子增强为主,自然因子之间的交互作用为双因子增强和非线性增强.

目的:数据驱动的药材推荐方法帮助中医医师在真实的临床实践中更精确、更智能地制定科学的治疗处方,也可以为中医诊断和治疗的发展提供科学依据.方法:通过文本挖掘方法分析了 24 127条中医处方记录,在中医理论的基础上模拟生成处方的过程,并将症状和药材的丰富信息及其相互关系等领域知识纳入考虑.提出了一种基于属性知识网络嵌入的LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型的中药推荐方法,中药的属性知识网络包含药材丰富的属性信息以及蕴含的药理作用,对主题模型进行了增强.结果:研究结果表明,在最佳嵌入系数下,模型的预测困惑度、准确性以及平均AUC相较于基线主题模型均有更好的表现.结论:所提出的方法有利于提升模型稳定性、药材推荐准确度,更好地承担诊疗模式挖掘等任务.

流行病学数据显示，肺癌发病率位居恶性肿瘤第2位，死亡率位居恶性肿瘤第1位，2020年约180万例患者死于肺癌。对于晚期肺癌患者，驱动基因的发现及相应靶向药物的应用不仅改善了患者生活质量，同时提高了患者的生存时间。免疫检查点抑制剂的应用则革新了驱动基因突变阴性患者的治疗策略。TNM分期是包括肺癌在内的实体瘤应用最为广泛的分期系统，统一的分期方法不仅为国际间的学术交流提供了共同的学术语言，同时也为疾病的预后判断及后续治疗决策制定提供了重要的工具。随着对肺癌预后因素的深入认识及研究数据的不断积累和成熟，肺癌TNM分期不断更新。2023年9月在新加坡举行的世界肺癌大会上，第9版TNM分期向全球公布并预计在2024年1月正式采用。本文就肺癌TNM分期的历史沿革、数据来源、第9版分期的主要变化及局限性进行讨论。

目的:筛选肾透明细胞癌甲基化驱动基因，并基于肾透明细胞癌甲基化驱动基因构建预后分子标签，探索其在肾透明细胞中的预后作用。方法:下载TCGA数据库中肾透明细胞癌基因的表达数据、DNA甲基化数据及临床信息资料。使用R语言MethylMix包综合分析患者的基因表达数据和DNA甲基化数据，筛选甲基化驱动基因，然后随机抽取70%肾透明细胞癌患者的转录组数据，应用LASSO-Cox回归分析构建预后分子标签，取其余30%的数据验证构建分子标签。结果:根据肾透明细胞癌表达谱数据和甲基化数据，筛选得到188种肾透明细胞癌甲基化驱动基因(Cor<－0.3，均 P<0.05)，其中104种低甲基化驱动基因，84种高甲基化驱动基因；基于ccRCC转录组数据和生存数据，发现188种甲基化驱动基因中有91种与ccRCC预后相关的基因(均 P<0.05)。联合临床预后数据采用LASSO-Cox回归分析从中筛选出8种与肾透明细胞癌预后相关甲基化驱动基因EPB41L4B、GOLGA6L2、HHLA2、HOXA2、LINC00944、SPINT2、ZNF382、ZNF888，并联合8种甲基化驱动基因构建预后分子标签：分子标签得分＝0.130004056×EXPEPB41L4B＋0.110026099×EXPGOLGA6L2-0.116610796×EXPHHLA2＋0.438033838×EXPHOXA2＋0.180898961×EXPLINC00944-0.168803405×EXPSPINT2-0.326061874×EXPZNF3821-0.152001589×EXPZNF888。生存曲线分析结果显示，构建的分子标签值在训练组、测试组、全部数据组与ccRCC患者的生存期均显著相关(均 P<0.05)，分子标签值越高患者预后越差。 结论:通过对TCGA数据库的挖掘，筛选得到188种肾透明细胞癌甲基化驱动基因，从中筛选出由8种基因联合组成的预后分子标签与肾透细胞癌患者的预后有显著性关联，为肾透细胞癌精准治疗提供了新的预后模型。

胰腺癌作为目前最致命的人类肿瘤类型，其生物学上的侵袭性、早期发现策略的空白和有效治疗手段的缺乏是导致胰腺癌生存率低的主要原因。深入了解胰腺癌的发生发展机制，早期诊断胰腺癌，有效预测胰腺癌的复发及预后，探索关键的治疗靶点是新时代胰腺癌研究的重中之重。大规模的基因组研究对了解胰腺癌关键驱动基因奠定了一定的基础。在后基因组时代，通过对胰腺癌患者的肿瘤组织和体液进行蛋白测序，将逐渐开创一个精准诊治胰腺癌的新时代。目前全球范围以胰腺外科为主的胰腺癌多学科诊疗(MDT)医疗团队利用癌症基因组图谱(TCGA)、高通量基因表达数据库(GEO)、国际癌症基因组联盟(ICGC)等大规模公开数据库，结合各中心小规模测序数据，逐渐揭开胰腺癌在不同生物过程中的核心肿瘤标志物，进而为临床转化治疗提供理论基础及指导。