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海南专家提醒：孩子“阳康”后 仍需做好防护措施******

　　海南日报记者 马珂

　　怎么判断自己的孩子是否痊愈?会不会“复阳”或者“二次感染”?孩子“阳康”以后要注意什么?要不要做肺部CT?为什么孩子还会咳嗽、犯困?多久孩子才能洗澡、运动?这些问题都是许多家长担心的问题。1月9日，海南日报记者采访海南省妇女儿童医学中心儿童感染科主任林道炯解答这些热点问题。

　　怎么判断自己的孩子是否痊愈?

　　林道炯表示，孩子“阳”后，满足以下条件就是痊愈了。第一，体温恢复正常3天以上；第二，症状基本消失或明显好转；第三，有肺炎症状的，在复查CT时，显示肺炎病灶已经明显吸收；第四，孩子连续2天核酸检测阴性，或者Ct值≥35，或者连续3次抗原阴性。

　　孩子会不会“复阳”或者“二次感染”?

　　林道炯称，感染一次新冠病毒后，人体形成的免疫力会起到一定的保护作用。但奥密克戎可能快速变异出新的亚分支，出现较强的免疫逃逸能力，儿童康复者不能完全避免二次感染。不过，目前数据显示，感染过奥密克戎，不管有无症状，3至6个月内二次感染的概率相当低，多数人在相当长时间内不会重复感染奥密克戎。孩子“阳康”了后，有可能会出现二次感染的情况。由于新型冠状病毒是感染性疾病里，传染性很强的一种急性呼吸道传染病，主要是通过飞沫、接触传播等途径传播。如果有可能是二次感染等情况，一定要做好检查。所以孩子“阳康”了后，一定不能掉以轻心，少去人群聚集的地方，出门必须戴好口罩以及勤洗手、多通风等，继续做好防护措施。

　　“复阳”是指感染者在同一感染周期中两次出现阳性结果，与二次感染不同。“复阳”应该叫再检出，实际上病毒核酸还持续存在，只是因为检测方法和采样方法及排毒的间歇性，导致“时阳时阴”的情况，是否“复阳”应该用核酸检测作为标准。从传染性来看，既往大量研究并没有在“复阳”的病人体内分离到病毒，也没有发现其导致病毒进一步传播。从危害性来看，“复阳”的人群基本没有症状，只是核酸阳性，个别患儿会出现咳嗽等残留症状。

　　孩子“阳康”要不要做肺部CT?

　　林道炯表示，绝大多数“阳”的小孩是轻型或普通型的，可表现为发热、乏力、鼻塞、流涕、咳嗽等上呼吸道感染症状，并无涉及到肺部。因而，无需特别检查肺部。

　　对于部分患者，特别是有基础疾病，如老年人，慢阻肺、支气管疾病、肺癌、心衰、肾衰的患者，要特别小心，可能会出现危重症，这时候需要做肺部CT。而孩子“阳康”后无需特别检查肺部。

　　孩子“阳康”后为什么还会咳嗽?

　　林道炯表示，咳嗽是“阳”了最常见的症状之一，平均持续时间2周左右，症状会逐渐减轻。有些孩子咳嗽持续时间可长达3周。单纯气道炎症引起的咳嗽，一般会逐渐减轻。“阳康”之后咳嗽也会持续一段时间，咳嗽持续并不代表新冠病毒感染在加重。

　　所以一般“阳康”后孩子咳嗽并不需要担心，持续时间长久的，可以去医院检查治疗。

　　孩子多久才能洗澡、运动?

　　“阳康”后，孩子身体还在处于恢复阶段，所以不建议马上洗澡，可以先洗头发，及时用吹风机吹干头发或者用热毛巾擦擦身体。

　　“阳”过的小孩都经历过高烧，出汗，身体消耗很多能量，多给孩子身体恢复的时间。

　　另外，林道炯提醒，小孩子一般都好动，但是家长可以叮嘱不要剧烈运动，适当运动对小孩康复有益处。

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）