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

国家卫健委:“白肺”与原始毒株、疫苗接种无关******

　　12月27日，国务院联防联控机制召开新闻发布会。针对网络上关于“白肺”的信息，国家卫生健康委医政司司长焦雅辉回应，现在出现的所谓“白肺”与原始毒株和疫苗接种没有关系,并且当前的流行优势毒株仍然是奥密克戎毒株。

　　什么叫“白肺”？焦雅辉解释，“白肺”是肺部影像学表现的一个口语化描述。肺部是由肺泡组成的，肺泡里面充满空气，进行CT或者X线检查的时候，射线穿过肺泡，影像表现为黑色区域;但是当肺泡里出现炎症或感染、有渗出液和炎性细胞的时候，肺泡就会被这些渗出液和炎性细胞所填充，射线就穿不透，从而在影像学上出现白色区域。这个白色区域反映出来的是渗出物的影像学表现，并不是说肺脏组织实体变成了白色。随着渗出液的吸收、炎症的消退，“白肺”的表现会逐渐消退，肺部的影像学表现也会逐步恢复为黑色区域。

　　焦雅辉强调，并不是只要肺部出现了炎症就叫“白肺”，“白肺”是比较严重的肺炎表现。一般来讲，肺部的炎症比较重、渗出得比较多，也就是白色影像区域面积达到了70%-80%的时候，在临床上大家就将其口语化地称为“白肺”。这个阶段患者会出现低氧血症或呼吸窘迫。这样的患者占比非常低,多见于高龄合并严重基础疾病的患者可能出现。现在网络上所说的“白肺”有的不是真正的“白肺”，有的并没有达到很严重的程度，却把它误称为“白肺”。

　　焦雅辉介绍,不仅仅是新冠病毒，多个病原体都可以引发肺部炎症。例如,呼吸道合胞病毒、流感病毒，包括一些细菌，如军团菌都可以引发肺部的炎症，严重的时候都可以出现炎症表现。对此,我国有成熟的专家共识和治疗方案，主要是俯卧位通气以及给氧治疗，包括无创呼吸机、有创呼吸机，还有ECMO。加强原发病的病因治疗，白肺患者中有相当部分可以好转。

　　“借此机会呼吁，我们一定要加强老年人的健康状况监测，做到关口前移。老年人发生感染，尤其是出现呼吸困难等转重的情况，一定要及时就诊。我们也要求，对于老年重症患者，不需要经过分级诊疗逐级转诊，要直接转诊到三级医院进行就诊救治。”焦雅辉说。(光明网编辑郝梦晗整理,资料来源:国家卫生健康委“健康中国”公众号)