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乌干达宣布本国埃博拉疫情结束******

　　中新社北京1月12日电 综合消息：乌干达政府当地时间11日宣布，该国此前暴发的新一轮埃博拉疫情已经结束。世界卫生组织同日确认相关消息。

　　据乌干达《独立报》消息，乌干达卫生部长简·露丝·阿曾11日称，该国已连续42天无新增埃博拉病例。根据世卫组织发布的标准，埃博拉病毒最长潜伏期为21天，一国若连续42天没有新增病例即可宣布疫情结束。

　　乌干达中部地区2022年9月暴发埃博拉疫情，主要毒株为相对罕见的苏丹型埃博拉病毒。世卫组织称，本轮疫情中的最后一名确诊者于2022年11月30日康复出院，截至当天乌干达累计确诊病例142例，累计死亡病例逾50例。

　　据世卫组织官网消息，世卫组织非洲区域主任玛奇迪索·穆蒂表示，由于没有针对苏丹型埃博拉病毒的有效疫苗和治疗方法，这轮疫情是过去五年中最具挑战性的埃博拉疫情之一，乌干达坚持到底并不断调整应对措施进而战胜病毒，“这场胜利在2023年伊始就给非洲带来了巨大希望。”

　　世卫组织总干事谭德塞认为，乌干达从这轮疫情中学习的经验和建立起的防疫系统将在未来继续保护乌干达人和其他人。

　　另据乌干达当地媒体11日消息，乌干达卫生部称将继续支持埃博拉病毒康复者，向他们提供治疗和心理支持服务。(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）