XPC基因多态性和无疾病生存期的关联分析采用Kaplan-Meier方法进行,通过卡方检验探讨基因型和不良反应的相关性。结果 186例患者的中位无疾病生存期(disease-free survival,DFS)为4.3年,中位总生存期(overall survival,OS)为5.5年。遗传变异分析结果提示位于XPC基因编码区的rs2228001位点与预后及安全性相关。MK 8776预后分析结果表明TT和TG/GG基因型患者的中位DFS分别为3.8年和5.0年,差异有统计学意义(P=0.012)。两种基因型患者的中位OS分别为5.0年和5.7年,差异有统计学意义(P=0.021)。rs2228001位点基因型和不良反应分析结果表明TG/GG基因型患者相对于TT基因型患者伴随了相对较高的神经毒性发生率(72.9%vs. 55以及.4%,P=0.014)。结论 XPC基因rs2228001位点可以作为预测接受奥沙利铂为基础辅助化疗的Ⅲ期CRC患者预后及神经毒性的生物标志物。
针对风力机运行状态的不确定性问题应用机器学习提出一种基于孪生支持向量回归的风力机功率预测方法。首先,在孪生支持向量回归方法中分别采用线性核函数与多项式核函数,参数寻优上选用遗传算法建立预通常测模型并以平均预测精度作为评价指标;其次,基于SCADA数据分析影响风力机性能的环境因素确定了风速、风向和环境温度为输入,风力机功率为输出,并进行了数据预处理;最后,以2MW风力机为研究对象分别采用线性核函数与多项式核函数孪生支持向量回归预测方法进行了风力机功率预测,通过比较平均预测精度得出了多项式核函数孪生支持向量回归预测方法的预测精度较高。实现了依据风力机短期历史运行数据对功率的精准预测,对风力机性能预警方面具有帮助。