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如何区分新冠症状是寒证还是热证？怎么用药更对症？******

　　光明网讯（记者 林佳欣）在中成药的使用中，很多药的适应症都有风寒和风热的区别，如何区分自己的新冠症状是寒证还是热证，怎么用药才能更对症、更有效？北京中医医院院长刘清泉在今天（3日）下午国务院联防联控机制召开的新闻发布会上作出回应。

　　刘清泉表示，近期很多人咨询用药的风寒、风热问题，说明大家对于如何辨识和认识风寒风热是非常关注和重视的。对于新型冠状病毒感染这样的疾病，中医称为“疫病”。通俗来讲，新冠是传染性很强的外感病，既然是外感病，不管诱因是风寒还是风热，大部分都表现出发烧、怕冷、乏力、咽喉疼痛等临床症状。首先，不管是风寒、风热引起的临床不适，我们用具有解表功能、治疗感冒的药物治疗都是有效的。当然，如果有专业医生从中医理论进一步区分开风寒风热进行治疗，可能疗效会更为迅速一点。

　　刘清泉指出，从临床来看，出现发烧、怕冷、总想穿一些厚的衣服、肌肉酸痛、咽干咽痛、乏力、鼻塞流涕等症状，我们往往把它归属于风寒诱因，患者服用疏风解表的治疗感冒的中成药就足够了，比如在北京地区或者北方地区常用的感冒清热颗粒，传统的名方荆防颗粒、正柴胡饮颗粒等都可以很好地解决这类问题。

　　另外，有一部分人出现发烧，甚至高烧达到39度，这时候咽喉疼痛感非常明显，不是太怕冷，只是感觉肌肉酸痛，不是冷得非要穿厚衣服、盖厚被子，并且有乏力、咳嗽症状的情况下，从中医的归属上，它可能是风热诱因所导致的疾病。此时患者要用疏风清热或化湿解表、清热解毒这类中成药，也可以参考国家中医药管理局的《新冠病毒感染者居家中医药干预指引》里面推荐的药物，比如连花清瘟、金花清感、疏风解毒、宣肺败毒、清肺排毒、热炎宁、银翘解毒颗粒、蓝芩口服液、复方芩兰口服液、痰热清、双黄连、抗病毒口服液等。

　　刘清泉还提醒患者，如果有类似不适症状时，选准一种中药并按照说明书或咨询专业医师来服用就够了，如果服用1—2天后症状仍然没有明显缓解甚至加重，或者高烧不退，还是要及时到医疗机构就诊，千万不能盲目吃药。比如这个药不行，马上加另外一个药，再加上另外一个西药，这样加来加去，可能会有很多不良反应，这是不科学、不规范的服用方法。当然，一些特殊人群，比如65岁以上尤其是80岁以上的老年人群有慢性基础病的（比如有肿瘤的，还有免疫相关疾病的，慢性肾功能衰竭在做常规透析等情况），这些人群如果感染了新型冠状病毒以后，吃中成药时一定要向专业医师咨询，在医生的规范指导下才能真正取得疗效，否则可能会耽误病情、延误病情，甚至最佳的救治时期。

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）