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【组图】满足群众就医需求 核酸亭“变身”发热诊疗站******

　　近期随着疫情形势的变化，人们寻医问药需求急剧增加。根据国务院联防联控机制先后发布的多项政策，为保障好群众的就医需求，提升特殊时期就医效率，各地将部分核酸采样亭“变身”发热诊疗站，为辖区内出现发热或呼吸道症状的社区居民提供“一站式就医配药”的便利服务。

　　近日，江苏省苏州市姑苏区双塔街道进一步优化发热诊疗流程，将部分核酸采样亭“变身”发热诊疗站，分别挂上“诊室”“药房”的牌子，双塔街道卫生服务中心的全科医生轮流坐诊，为辖区内出现发热或呼吸道症状的社区居民“一站式就医配药”提供便利服务，深受居民的欢迎。

　　自12月18日开始，台儿庄区把9处城区核酸检测点升级为移动便民诊室，同时具备核酸检测采样和发热门诊两个功能，既开展核酸检测服务，又为群众提供就诊一站式服务，移动便民诊室对“四类药”拆分售卖，一包10片布洛芬仅1.44元，满足群众就医用药需求。

　　2022年12月20日，山东省青岛市李沧区根据群众需求，灵活调整诊疗站服务模式，陆续将核酸采样屋“变身”发热诊疗站，站内配有医生和护士，为市民提供看诊开药、用药指导、就医指引、咨询等服务，最大限度满足居民群众“就近就便”的就诊需求。

　　山东省枣庄市山亭区卫生健康局在疫情防控政策进一步优化中，在城区驻地邦城、翼云、太清湖、欧情南苑四处核酸检测点和山城街道警民一家亲岗亭增设了便民发热诊室，附近群众可就近到改造后的“一点两室”进行核酸检测和健康问诊、拿药，为群众撑起健康保护伞。

　　出品：光明科普

　　记者：涂子怡

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）