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贵州黎平：中医防治 守护健康******

　　光明日报记者 吕慎 陈冠合

　　近日，贵州省黎平县中医院蒋佐贵副主任医师来到黎平县永乐社区卫生服务中心开展对口医疗帮扶，他还特地带来了“防疫三宝”。这是该院根据有关专家推荐方，结合贵州地域、气候及人群体质等特点研制的“防疫中药汤剂、中药防疫熏洗包、中药香佩”，蒋佐贵一边向群众普及防疫知识，一边鼓励大家做自己健康的第一责任人。

　　据介绍，这些中药预防汤剂以中医药“三防”思想为指导，均严格按照建议处方按比例配药熬制，根据奥密克戎的流行病学特质、临床症状表现及病情发展特征制定而成，对提高人体抵抗力和免疫力、预防上呼吸道感染具有一定作用。

　　同时，医院不断派驻医院专家下沉，提升基层医疗机构服务能力，强化基层医务人员技能和服务水平，方便当地百姓的看病需求。

　　蒋佐贵说，面对疫情，做好防疫知识普及是我们医生的责任，目前各种渠道的信息鱼龙混杂，群众难辨真伪，增加了大家的心理压力。经过我们几次面对面的讲解和演示，不仅群众战胜疫情的信心更足了，而且社区医院的医生们也获得了一次难得的培训机会。这次除了防疫之外，我们还通过中医适宜技术培训会等形式，针对颈肩腰腿痛、小儿发热感冒、腹泻等常见病、多发病进行理论知识讲述与临床经验分享。

　　永乐社区卫生服务中心郭医师说：“蒋老师的课程深入浅出，娓娓道来，让我们真切感受到中医的博大精深，坚定了我们发挥中医药独特作用、为守护健康助力护航的信心。”

　　《光明日报》（ 2022年12月17日 03版）

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）