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“阳”了能不能洗澡？专家提醒：退烧后依据体力酌情选择******

　　最近，不少人表示感染新冠后洗澡导致症状加重，出现“转阴后也先别洗澡”的说法。但也有人结合亲身经历，表示自己洗头、洗澡后并没有出现症状加重的情况。对此，北京佑安医院感染综合科主任医师李侗曾表示，洗澡不会让病程延长，也不会增加感染其他疾病的风险，需要注意的是如果处于发烧、身体疲倦、肌肉酸痛的虚弱情况，洗澡时可能会跌倒，长时间洗澡也会使身体更劳累。

　　上海中医药大学急危重症研究所所长方邦江教授提醒，洗澡的时机也很重要。处于急性高热严重时期，由于人体水、电解质和能量丢失厉害，这时身体较为虚弱，一般不建议洗澡。一方面洗澡会耗费体力，并且血管扩张，血液量相对不足，容易导致低血压等情况。另一方面，冬天气温较低，体质较弱的人容易受凉合并感冒，反而会加重病情，延长病程。

　　如果发烧的温度不高或发热症状消退，人的体力尚可，一般可以洗澡，但要注意三点。一是保证室内适合温度，以免着凉；二要注意水温不要过高、洗澡时间不要太长，以免出汗太多，消耗体力；最后，注意洗澡后及时补充水分，避免脱水。（光明网编辑牟舒琳整理 来源：新华社微信公众号）

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）