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吃维生素C真能治疗和预防新冠吗？专家解答******

　　受访专家：杜瑶 南京鼓楼医院药学部主管药师

　　其实维生素C本身并没有抗病毒的作用，但由于其具有抗氧化、提高免疫力的效果，可能有助于缩短病程、改善症状。

　　但是目前报道的相关临床试验针对的是存在严重炎症反应的新冠病毒肺炎患者，并且VC治疗的剂量、疗程、有效性均不能得到一致的结论。

　　2022年12月8日国家卫健委发布的《新冠病毒感染者居家治疗指南》中，常用药物推荐也并未纳入维生素C。但如果存在新鲜果蔬类食物摄入有限，比如小于400g/天，可以适当补充维生素C以支撑我们免疫系统的运转，一般口服100mg/d,不宜超过500mg/天，存在肾功能不全、消化道溃疡、痛风等症状者建议咨询医生或药师后使用。

　　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）