中国药科大学科研论文一体化平台（一期）项目公开招标

微卫星不稳定性（Microsatellite Instability, 简称MSI）是目前肿瘤临床检测中一种非常重要的分子表型，多发生于结直肠癌、胃癌、和子宫内膜癌。微卫星不稳定性与肿瘤的发生、发展，治疗方案制定及治疗效果预测相关，更是肿瘤免疫治疗疗效预测的重要分子标记物。当前，临床上使用的两种微卫星不稳定性检测的金标准方法：MSI-PCR和MSI-IHC，都需要专业技术人员通过实验操作来完成，均费时费力且成本较高。近年来，随着高通量测序（Next Generation Sequencing）的发展，基于高通量测序的微卫星不稳定性检测方法开始显露头角，在检测结果与两种临床金标准保持高度一致的情况下，极大的缩减了检测时间并减少了检测成本，大幅提高了推广微卫星不稳定性检测的可行性。2014年，西安交大叶凯教授团队率先开发了基于高通量测序的微卫星不稳定性检测方案——MSIsensor。2017年该检测方案作为全世界首个泛肿瘤检测方案MSK-IMPACT中的微卫星不稳定性计算方法，通过了美国食品药品监督管理局的严格测试并获得批准。美国纪念斯隆凯特琳癌症中心测试表明，基于高通量测序的微卫星不稳定性检测与金标准的一致性可达99.4%。然而，微卫星不稳定性检测方案大都要求提供病人的癌症组织样本及一份取自血液或者癌症组织附近的正常样本。一方面，这一份正常对照样本限制了微卫星不稳定性的应用场景，尤其难以应用于血癌样本、福尔马林包埋样本、PDX/PDO等不易获得正常对照样本的情况；另一方面，额外的对照样本增加了微卫星不稳定性的检测成本。基于上述原因，在叶凯指导下，叶凯青年科学家工作室科研人员经过两年的探索，从微卫星不稳定性发生机理出发，通过数学模型抽象，从单个肿瘤样本中提取特征，开发了MSIsensor-pro。MSIsensor-pro实现不依赖正常对照样本的微卫星不稳定性检测，只需50个微卫星位点的测序数据即可实现微卫星不稳定性的精准检测。MSIsensor-pro的开发扩大了微卫星不稳定性的应用范围，减低了微卫星不稳定性检测的成本。同时MSIsensor-pro在低肿瘤纯度和低测序深度这类低信噪比数据中也显示出来很大的潜力。 该研究成果近期发表在国际组学和生物信息学领域权威期刊《基因组蛋白质组与生物信息学报》（影响因子6.597）上。叶凯的博士生贾鹏为该论文的第一作者，叶凯为通讯作者，西安交通大学为本文唯一通讯作者单位。这是叶凯教授课题组在基因组暗物质解析方面的又一重要突破。论文链接为：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1672022920300218

兰州大学资源环境学院，西部教育部重点实验室勾晓华教授团队利用“协调区域气候降尺度试验”CORDEX-CORE框架中使用的德国区域气候模式REMO在三个不同CMIP5全球气候模式驱动下生成的25km分辨率的模拟数据集，基于观测资料对区域气候模式在历史时期1971—2000年的模拟性能进行评估的基础上，预估了祁连山地区2011—2100年在RCP2.6和RCP8.5情景下年平均和季节气温和降水的变化。

重庆大学共有4项获奖项目。其中牵头3项，包含科技进步一等奖1项，自然科学二等奖1项，科技进步二等奖1项。同时我校作为参研单位获科技进步二等奖1项。

2023年3月上旬，由中国科学院国家天文台、紫金山天文台与西安电子科技大学等单位联合推进的巨型中微子射电观测阵列（GRAND）项目实验阵（简称“GP13”）在甘肃敦煌正式开始施工建设。

本发明涉及一种多视角地面激光点云数据自动化全局配准方法。该方法分为两个关键的模块:语义 特征点的提取与特征匹配。第一步，进行语义特征点的提取，通过数据切片、距离聚类、几何基元拟合 等一系列方式，获得语义特征点;第二步，进行语义特征点的匹配，通过构建三角几何约束条件与语义 约束条件来匹配语义特征点;并采用几何一致性的聚类方式剔除其中错误的匹配;最后，以匹配的特征 点个数的倒数作为权值，构建一个加权无向图，以加权无向图的最小生成树作为配准的路径，最终得到 各个站的全局配准参数，实现全局最优配准。本发明构筑了一种适用于多视角的自动化地面站激光点云 配准方法，该方法能够有效抵抗噪声、点密度与遮挡的影响，提高了激光扫描作业效率，具有很好的实 用价值。