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印尼卫生部：调查显示99%人口已产生新冠抗体******

　　中新社雅加达2月3日电 (记者 林永传)印尼卫生部3日通报，最新血清学抽样调查结果显示，该国99%的人口已经产生新冠抗体。

　　印尼卫生部卫生发展政策司负责人穆尼拉(Liza Munira)当天在雅加达举行的新闻发布会上介绍，今年1月，由印尼大学公共卫生学院流行病学家参与，对全国34个省、99个县(市)的16286人进行血清抽样调查，结果显示，99%受调查人口已经产生新冠抗体。

　　印尼于2020年3月2日确诊首例新冠病毒感染病例。此前该国于2021年12月和2022年7月先后进行了两次血清抽样调查，结果显示拥有新冠抗体人口比例分别为88%和98%。

　　穆尼拉称，此番第三次血清抽样调查结果显示，新冠抗体水平最高的是那些接种了疫苗加强针的人。

　　印尼政府于2022年12月30日取消了除室内和公共交通工具里仍须佩戴口罩外的一切疫情防控措施，并正加快推进新冠疫苗加强针接种。

　　据印尼卫生部数据，截至2日，该国已确诊新冠病毒感染者6730537例，其中死亡160822例。(完)

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）