江苏苏州：设置“家门口的氧疗站”******

　　【抗疫中，我们众志成城 】

　　围绕“防重症、保健康”目标，近日，江苏苏州在全市范围内设置“家门口的氧疗站”。在社区卫生院等基层医疗机构设置吸氧位、氧疗室，可以有效为新冠转阴后的康复期患者纠正缺氧情况、缓解呼吸困难，满足患者就近就医需求。

　　“吸完氧，我头脑轻松了、不疼了。”一大早，76岁的贝老先生自觉心肺不适，步行到家门口的姑苏区娄江社区卫生服务中心，经医生看诊后吸上了氧。“一根鼻氧管两块多，吸氧一个小时只要三块六，还能走医保，降低了我们患者的经济负担。”贝老先生说。

　　“这两天来吸氧的患者不在少数，多为慢性肺病患者、孕妇和‘阳康’人群。”娄江卫生服务中心副主任陆崇君介绍，中心将针灸科室扩建改造成了氧疗区，添置床位和躺椅，能够容纳15人同时吸氧。

　　截至目前，苏州全市范围内“家门口的氧疗站”已初步规划完成。姑苏区内14家社区卫生服务中心均已设置吸氧区，备有制氧机39台，氧气瓶142瓶；在吴中区尹山湖医院等地，核酸采样点被改造成“健康氧疗站”，每个氧疗站配备8个椅位，医院配备专职护士进行巡视，开展氧饱和度监测；吴江区在6家卫生院配备CT设备，18家基层医疗机构设置205个吸氧位；苏州工业园区内43家公立医疗机构可提供氧疗服务。

　　“下一步，苏州各地将根据辖区内实际状况，持续加大氧疗设备投用量，为市民健康保驾护航。”苏州市卫健委相关负责人表示。（光明日报 记者 苏雁 本报通讯员 姬尊雨）

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