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贵州：医疗资源下沉 保障农村地区群众就医******

　　央视网消息：针对农村地区医疗资源相对薄弱的情况，贵州省多地通过医疗资源下沉、组织巡回医疗队等方式，确保村民感染新冠后的就医需求。

　　在赤水市，当地组织了127个村的村医和党员干部，开展“健康轻骑兵”“行走小药箱”等行动，走村串寨，为感染新冠的患者提供医疗服务。

　　赤水市旺隆镇中心卫生院副院长汤玲丽：我们以家庭医生团队为单位，把感冒药、退热药、基础疾病相关的药品装入小药箱，为居家出行不便的人群送医、送药上门。

　　在仁怀市，每天一大早，发热门诊巡回诊疗车就载着医务人员，前往离城区较远的村和社区，让群众在家门口就能看上病、买上药。

　　村民 吴春娇：对我们群众来说是非常有帮助的，解决了我们这两天看病难的问题。

　　仁怀市巡回诊疗车医生张春：接诊的对象主要就是一些发热、咽痛、咳嗽、咳痰等轻微症状患者，最快3到5分钟就能完成接诊。

　　在黔东南州麻江县，当地乡镇和街道中心卫生院抽调医务人员，参与到发热门诊的诊疗工作中。据统计，为保障农村群众就医需求，贵州全省设置了647个二级以上医院发热门诊、1665个基层医疗卫生机构发热诊室和16165个村级发热诊疗点。同时，近千支巡回医疗队正在各县区、乡镇持续开展巡回诊疗工作。

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）