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世卫欧洲办事处：各国制定新冠防疫措施应基于科学并遵循适度和非歧视原则******

　　新华社哥本哈根1月10日电（记者林晶）世界卫生组织欧洲区域办事处主任克卢格10日在此间举行的新闻发布会上强调，各国制定针对新冠病毒防疫措施时应基于科学，并遵循适度和非歧视原则。

　　克卢格在回答新华社记者关于一些国家对来自中国的旅客设置入境限制措施的提问时作出相关表态。

　　克卢格在新闻发布会上说，世卫组织注意到一些国家对从中国出发的旅客实施入境限制措施。但是，从科学的角度来看，根据现有信息，中国当前疫情不会对欧洲地区疫情产生重大影响。因为目前在中国流行的新冠病毒变异株，已在欧洲和其他地区流行。

　　克卢格重申了继续科学监测追踪新冠病毒及其变异情况的重要性。他呼吁各国政府和卫生部门承担起更多责任，包括提高普通人群的疫苗接种率，为重点人群提供加强针，提倡在室内和乘坐公共交通工具时戴口罩，保持拥挤公共场所的通风等。

　　另据英国《观察家报》近日报道，多位专家认为针对来自中国的游客采取新冠检测等限制措施缺乏科学依据，是一种“纯粹的政治操弄”。爱丁堡大学的马克·伍尔豪斯教授说：“我认为英国不太可能从这项措施中获得任何公共卫生利益。”他表示：“这只能是出于政治原因。”（参与记者：郭爽）

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）