巴基斯坦学者：中国人民至上的抗疫措施值得称赞 西方虚假指责充满讽刺******

　　中国日报网1月4日电日前，巴基斯坦人类命运共同体研究中心执行主任哈立德·泰穆尔·阿克拉姆为《中国日报》撰文，文中写道，通过对中国努力和创新性医疗举措的详细分析，可以看出在抗击新冠疫情的斗争中，中国政府不遗余力地维护了人民生命安全和健康。

　　新冠疫情扰乱了全球各地经济体的社会经济结构，凸显了医疗辅助人员和和资源的重要性。即使在这种情况下，中国也是少数几个保持经济健康增长的国家之一，并帮助其他国家保持发展，为他们提供新冠病毒疫苗和医疗援助，以遏制新冠病毒的传播。

　　阿克拉姆表示中国政府富有远见的领导力保护了中国人民免受新冠病毒最严重的影响，为此，中国实施了严格且必要的限制措施，开展更有针对性的卫生防疫。中国政府在综合评估病毒变异、疫情形势和中国防控基础等因素后，放宽了疫情防控措施。

　　然而，自疫情开始以来，西方媒体一直声称中国的防疫政策在遏制病毒方面的成功是有限的。一些西方国家在中国放宽限制后对中国展开了敌意宣传，此举充满了讽刺性，因为此前他们曾表示中国没有理由继续严格的限制。

　　中国在近三年的抗击疫情行动中，优先保护老人和儿童，扩大疫苗接种范围，采取一切必要的病毒预防措施。更重要的是，中国的抗疫政策仍然是为了在促进社会经济发展的同时，尽可能减少病例数，实施科学、有针对性的疫情防控措施。这样的政策拯救了宝贵的生命，帮助生活在相对较短的时间内恢复正常。

　　在抗击疫情的过程中，中国帮助许多国家稳定其经济，保护人民免受病毒侵害。由于中国强有力的政策和落实，中国持续为世界提供货物和服务，包括许多国家急需的抗击疫情的商品。因此，西方国家发动反华宣传的努力注定要失败。

　　文中阿克拉姆进一步提到，在过去近三年里，中国的抗疫政策和预防措施帮助降低了国内的感染风险，这表明严格的防控政策在控制病毒方面是有效的。简而言之，中国一直在加强医疗资源，动员各级医疗机构妥善应对新冠疫情，确保感染病毒的人得到妥善治疗。

　　中国政府充分认识到这些挑战，并一直在为保护中国人民免受病毒侵害而不懈努力。因此，任何针对中国的指责，都让我们对西方国家对病毒采取的所谓预防措施、维护经济稳定提出质疑。因此，西方国家不应该指责中国，而是应该与中国合作，共同创造一个没有新冠疫情的世界。

　　对中国的虚假指控和敌对行为不会影响中国构建全球纽带。相反，它们会暴露出不利于全球和平与安全的力量。

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