本研究利用中国区域宽频地震台的波形数据,应用gCAP(generalized Cut And Paste)方法反演了2010年2月18日和2011年5月10日中国东北中俄边界附近发生的两个深震的矩张量解,与全球地震矩张量测定机构的结果对比分析,证实了2011年5月深震...本研究利用中国区域宽频地震台的波形数据,应用gCAP(generalized Cut And Paste)方法反演了2010年2月18日和2011年5月10日中国东北中俄边界附近发生的两个深震的矩张量解,与全球地震矩张量测定机构的结果对比分析,证实了2011年5月深震具有显著的补偿线性单力偶矢量(CLVD)成分,表明基于区域波形资料的gCAP反演可获得较可靠的深震震源机制结果.结合研究区1977—2010年的深震震源机制数据反演确定的日本俯冲带前缘的区域应力场方向,分析认为2011年5月深震的非同寻常震源机制,可能是由于日本东北近海Mw9.0地震造成南东东向拉张应力的变化而造成的,属于日本俯冲带动力作用过程中的响应活动.展开更多
1 Main text,In a recent study,Shixiang Wang and colleagues developed a machine learning-based computational framework called GCAP to detect ecDNA amplification directly from whole-exome sequencing(WES)data,and reveale...1 Main text,In a recent study,Shixiang Wang and colleagues developed a machine learning-based computational framework called GCAP to detect ecDNA amplification directly from whole-exome sequencing(WES)data,and revealed clinical implications of ecDNA in TCGA pancancer study,colorectal cancer subtyping and immunotherapy response[1].In this commentary,we highlight the key findings and provide our insights into paradigm for real-world clinical ecDNA cancer investigation,as well as potential alterations in commentary for tumor diagnostics and therapy strategy(Fig.1).展开更多
文摘本研究利用中国区域宽频地震台的波形数据,应用gCAP(generalized Cut And Paste)方法反演了2010年2月18日和2011年5月10日中国东北中俄边界附近发生的两个深震的矩张量解,与全球地震矩张量测定机构的结果对比分析,证实了2011年5月深震具有显著的补偿线性单力偶矢量(CLVD)成分,表明基于区域波形资料的gCAP反演可获得较可靠的深震震源机制结果.结合研究区1977—2010年的深震震源机制数据反演确定的日本俯冲带前缘的区域应力场方向,分析认为2011年5月深震的非同寻常震源机制,可能是由于日本东北近海Mw9.0地震造成南东东向拉张应力的变化而造成的,属于日本俯冲带动力作用过程中的响应活动.
基金supported by following fundings:Beijing Natural Science Foundation(Grant No.JQ24045)Capital's Funds for Health Improvement and Research(Grant No.2024-2-40211)+3 种基金Beijing Nova Program(Grant No.20220484210).Non-profit Central Research Institute Fund of Chinese Academy of Medical Sciences(2023-JKCS-07)Beijing Hope Run Special Fund of Cancer Foundation of China(LC2022L02)CAMS Innovation Fund for Medical Sciences(CIFMS)(2021-I2M-1-066)CAMS Innovation Fund for Medical Sciences(CIFMS)(2023-I2M-C&T-B-083).
文摘1 Main text,In a recent study,Shixiang Wang and colleagues developed a machine learning-based computational framework called GCAP to detect ecDNA amplification directly from whole-exome sequencing(WES)data,and revealed clinical implications of ecDNA in TCGA pancancer study,colorectal cancer subtyping and immunotherapy response[1].In this commentary,we highlight the key findings and provide our insights into paradigm for real-world clinical ecDNA cancer investigation,as well as potential alterations in commentary for tumor diagnostics and therapy strategy(Fig.1).
