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【健康情报局】影响青少年口腔美观问题有哪些******

　　2022年全国爱牙日的主题为“口腔健康 全身健康”，副主题为“护牙健齿少年强 健康中国民族兴”。第四次全国口腔流调结果显示我国12岁年龄组的患龋率为38.5%，平均每人患龋的牙数为0.86颗。也就是说，青少年人群中有四成左右的人有龋齿，平均每人有1颗左右的龋齿。中华口腔医学会邀请知名口腔专家与光明网卫生频道联合开展 “龈粉齿白 青春飞扬”爱牙日活动。加大口腔防治知识宣传教育，增强口腔健康观念和口腔保健意识，建立口腔保健行为，重点关注青少年口腔健康，营造有利于口腔健康的良好社会氛围。

　　【本期话题】

　　青少年阶段是比较关注美观，有的长了青春痘，有的身高体型发生一些变化。对于青少年来说，常见的口腔美观问题有哪些？

　　【本期专家】谭建国教授

　　中华口腔医学会继续教育部主任、北京大学口腔医院口腔修复科 

联合出品

策划 赵希 司燕

剪辑 赵希

后期 孙鹏宇

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）