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得了新冠 肺都快咳出来了该怎么办？******

　　受访专家：张桂凡 南京鼓楼医院药学部主管药师

　　咳嗽是新冠感染的常见症状。咳嗽的处理需要看具体情况：

　　1、偶尔的轻微咳嗽，可以不做特殊处理，不用吃药。

　　2、咳嗽明显，影响工作或睡眠，在干咳、没有痰的情况下，可以考虑使用右美沙芬或福尔可定等药物来止咳。

　　3、咳嗽的同时痰很多、很黏，那么要优先使用化痰药来祛痰，比如氨溴索、乙酰半胱氨酸等。

　　如果用了药之后，咳嗽没有好转，甚至还越来越重了，尤其是出现胸痛或呼吸困难的情况，这个时候就不能在家自己吃药了，要尽快到医院就诊。

　　策划／制作：张梦凡、蔡琳、党敏

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）