本文从目前国际的研究现状出发,对文中涉及到表观遗传调控基本概念做了界定,进一步指出表观遗传及其相关药物在肿瘤浸润及免疫原性中的重要作用。接着介绍在此基础上开展的表观遗传修饰药物联合免疫治疗的临床研究,综述了目前研究进展情况及可能存在的局限性。
目的 在绿色岩土工程中,浅ATPase抑制剂层土体特性通常受到当地气候和覆盖植被的影响。本文旨在探讨自然环境条件下不同植物和大气因素(与树的距离、空气湿度和距离地表的深度等)与土体基质吸力的关系,通过一种机器学习方法建立简化的统计模型,并对浅层根系土体中基质吸力的时空变化进行估算和预测。创新点 1.通过Galunisertib一种机器学习方法(即遗传编程算法)建立土体基质吸力和五个选定的影响因素之间的关系;2.根据建立的统计模型,有效地预测了根系土体内基质吸力的时空变化。方法 1.通过现场监测实验(图3和4),量化土体基质吸力和不同影响参数随时间的变化(图5和6);2.通过机器学习PF-04929113半抑制浓度算法,构建土体基质吸力的时空变化与五个选定的影响参数之间的关系,得到一个简化的统计模型(公式(11));3.通过误差分析,验证该简化统计模型在估算和预测土体基质吸力时空变化时的可靠性;4.通过敏感性分析研究不同参数对土体基质吸力时空变化的影响(图9);5.通过案例研究,验证利用该方法对根系土体基质吸力时空变化进行预测的可行性(图11和12)。