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农村地区如何“保健康、防重症”？从这本手册看解答******

　　防疫热点问答｜农村地区如何“保健康、防重症”？从这本手册看解答

　　新华社北京2月1日电题：农村地区如何“保健康、防重症”？为何要搞好村内环境卫生？——从《农村居民新冠病毒感染防治健康教育手册》看当前疫情防控重点

　　新华社记者李恒

　　农村地区仍然是当前疫情防控的重中之重。农村地区如何做到“保健康、防重症”？一直在农村生活的人是否会感染新冠病毒？为何要搞好村内环境卫生？近日发布的《农村居民新冠病毒感染防治健康教育手册》，针对上述问题进行了专业解答。

　　该手册由国家卫生健康委基层卫生健康司、国家卫生健康委宣传司组织编写、中国健康教育中心编著。

　　1.问：农村地区如何做到“保健康、防重症”？

　　答：我国农村地域广、人口多、人均医疗资源相对不足。为了最大程度降低新冠病毒感染带来的影响，更好保障农村居民健康，各地围绕“保健康、防重症”的目标，突出重点人群管理，做到医疗救治“关口前移”，其核心就是“早发现、早识别、早干预、早转诊”。

　　“早发现”主要是对65岁以上的老年人、孕产妇、儿童、残疾人等重点人群进行一对一包保联系，每周联系服务不少于2次，及时发现问题，及时处置。

　　“早识别”就是要加强对这些重点人群的健康监测，对可能出现的一些情况，比如有些基础病的并发症、新冠重症风险的苗头和倾向性症状出现以后，要及时识别，及时给予指导和转诊。

　　“早干预”就是在基层要配备必要的氧疗设备，如氧气袋、氧气瓶、制氧机，还要配备便携式血氧仪监测血氧，发现异常情况，迅速给予吸氧和相应的药物治疗，同时结合实际及时转诊。

　　“早转诊”就是发现了需要转诊的患者，要及时转到上级医院接受治疗。

　　2.问：一直在农村生活的人，会不会感染新冠病毒？

　　答：人群对新冠病毒普遍易感。奥密克戎变异株传播力强、传播速度快。过年、过节期间及前后，人员流动加大，返乡人员增多，也会有很多旅游者来往，加上节庆娱乐、聚餐聚会、走亲访友等人际交流活动，这些都加大了农村居民感染新冠病毒的风险。

　　3.问：赶集、去农贸市场或超市有哪些注意事项？

　　答：赶集或前往农贸市场、超市时，应全程佩戴口罩，咳嗽、打喷嚏时应避开他人且不应摘掉口罩，不随地吐痰。挑选商品或排队结账时，与他人保持1米以上社交距离。注意手卫生，尽量少接触公共设施和物品。及时洗手或使用手部消毒剂，不要用不干净的手触摸口、眼、鼻。倡导线上、线下结合的方式进行采购，鼓励线上采购、上门配送、无接触交易等便利服务。

　　4.问：为什么要搞好村内环境卫生？家里没有自来水怎么洗手？乡亲间如何互助？

　　答：村内环境卫生与健康密切相关。乱扔垃圾、乱倒污水、乱堆柴草、禽畜散养，不仅影响村容村貌，更为各种传染病的滋生和流行制造了条件，给村民的健康埋下隐患。应做好环境整治，生活垃圾分类投放，日产日清，垃圾、污水集中处理；保护好饮用水源，治理排污渠、臭水塘；家禽、家畜圈养，各家各户要做到庭院及周围环境干净整洁。

　　如果家里没有自来水或其他清洁流动水源，可请他人用水盆、水瓢、水壶等器具盛水，倒在手上形成流动水冲洗。

　　在做好个人防护的前提下主动关心关爱、探视探访邻里，为有需要的乡亲提供代买生活用品、紧急送医等力所能及的帮助，将富余的治疗药品、口罩、消毒用品等分享给急需的乡亲。

　　5.问：婚丧嫁娶还要简办吗？走亲访友应注意什么？

　　答：婚丧嫁娶尽量简办，适当控制规模，避免大操大办。疫情比较严重时，要按照当地疫情防控的规定和要求，减少聚集性活动。

　　尽量不要举办大规模的家庭聚集性活动，减少亲朋聚餐聚会的规模、人数，缩短聚会时间。倡导电话、网络问候。

　　探亲访友时要做好个人防护，要佩戴口罩，注意手卫生，保持社交距离。

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）