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辽宁沈阳强化服务，解决特殊群体购药需求******

　　近日，辽宁省沈阳市全面贯彻国务院联防联控机制，实施“乙类乙管”，最大程度保障人民生命安全和身体健康，最大限度减少疫情对经济社会发展的影响。

　　“‘乙类乙管’，重点是强化服务和保障。沈阳加强疾病监测预警，强化重点人群、重点单位、重点机构、重大活动的防控工作，大力开展居民健康教育。”沈阳市卫生健康委党组书记、主任梁宏军说。

　　截至目前，沈阳138家二级以上医疗机构全部设置发热门诊，198家社区卫生服务中心和110家乡镇卫生院全部设置发热诊室，24小时最大接诊量逾2万人。

　　为解决“药品难”等问题，浑南区构建“社区党组织+市场监督所网格员+药店负责人”的用药服务工作组，与辖区药房建立对接机制，形成需求清单，解决特殊群体购药需求。

　　“半天时间就把药送来了！”1月8日下午，家住浑南区彩霞社区的八旬老人张德容，收到了社区送来的退烧药。

　　“张阿姨是独居老人，收到求助信息后，我们第一时间安排给老人送药。”彩霞社区党委书记苏畅说，“我们将辖区内10家药房纳入社区服务矩阵，组成居民购药‘服务圈’，形成从社区到药房再到特殊人群的‘送药链’，解决药品配送‘最后一公里’难题。”

　　落实好“乙类乙管”，农村是一道重要关口。为此，沈阳加快构筑基层保健康防线，做好老年人、孕产妇、留守儿童等重点人员的健康监测，畅通转诊绿色通道，为农村老年人新冠病毒疫苗接种提供便利服务。

　　康平县建立了多部门联合解决居民需求响应机制，以村为单位，10分钟内响应、急需解决的1小时办结、能力范围外的第一时间上报；组建社会心理援助志愿服务团队和心理危机干预团队，开通援助志愿服务热线。自1月1日以来，线上线下累计解决村民需求、进行心理疏导1876件次；发动农村党员、志愿者等力量，储备县乡村三级应急预备力量3165人。（人民日报记者 辛 阳）

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）