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咳嗽不停，是不是感染加重？******

　　许多新冠病毒感染者会出现咳嗽症状。咳嗽不停，是不是感染在加重？

　　咳嗽是新冠病毒感染最常见的症状之一，平均持续时间2周左右。大部分奥密克戎变异株感染属于轻症，症状会逐渐减轻，“阳康”之后咳嗽也会持续一段时间，咳嗽持续并不代表感染在加重。但是，如果咳嗽症状严重或持续不缓解，尤其在出现发热反复或发热持续不退、伴有低氧（氧饱和度下降）或憋气以及活动后气短等症状，需要警惕新冠病毒导致的肺炎，及时到医院就诊和检查胸部CT。

　　不单是新冠病毒感染，普通感冒、流感或肺炎之后都会出现咳嗽症状，属于感染后咳嗽。新冠病毒感染可局限于上呼吸道，也可以累及肺部导致肺炎。大部分新冠病毒感染导致的咳嗽具有自限性，但如果症状持续，伴有低氧和呼吸困难等症状，需要警惕肺炎和重症，请及时到医院就诊评估。

　　轻微的咳嗽症状无需治疗。咳嗽症状影响生活时，建议就诊，推荐使用缓解咳嗽症状的药物，如复方甲氧那明胶囊，或美敏伪麻溶液。这两种药物都是复合制剂，含有抗组胺药、减充血剂和镇咳药，对感染后气道炎症导致的咳嗽治疗效果较好。也可考虑含有皮质激素的吸入剂治疗，如布地奈德或氟替卡松的吸入制剂或使用布地奈德做雾化治疗。如果既往有哮喘或咳嗽变异性哮喘病史，可按照哮喘使用含有激素和支气管扩张剂的复合制剂吸入治疗，或是增加平日的吸入激素剂量，待咳嗽控制后再恢复至原有剂量。如果药物治疗效果不佳，还需要到医院就诊进一步评估咳嗽的原因和调整治疗。

　　新冠病毒感染，无需使用抗生素。但在某些情况下，如老年患者尤其是合并新冠病毒性肺炎的老年患者，或咳痰增加或颜色变深，合并细菌感染的风险增加，可以考虑使用抗生素。

　　反复咳嗽的患者，需要注意以下事项：吸烟患者必须戒烟；高血压患者需要检查一下使用的降压药中是否有药名含有“普利”的药，这是一种血管紧张素转化酶抑制剂，可能会导致咳嗽症状加重；既往有呼吸疾病的患者，如哮喘、慢阻肺和肺纤维化等，需要向医生了解治疗方案是否需要调整；有心肺疾病基础的患者需要自备指氧仪，动态了解血氧饱和度的变化。

　　目前感染者主要是居家治疗，在出现以下情况时推荐到医院接受进一步检查：咳嗽症状持续不缓解，或出现呼吸困难、或血氧饱和度降低、或咯痰增加、或痰液颜色加深、或发热反复、或持续不缓解、或其他症状有加重；年龄大于65岁，合并慢性呼吸系统疾病、心脑血管疾病和肿瘤等基础疾病。

　　对于大部分新冠病毒感染者，如果咳嗽以干咳为主，痰不多，发热很快好转，咳嗽症状逐渐在改善，没有其他明显症状，可以放心观察，无需胸部CT检查。

　　新冠病毒感染后的咳嗽症状平均持续2周左右，有些患者咳嗽持续时间可长达4周。单纯气道炎症引起的咳嗽，一般会逐渐减轻。新冠病毒感染2周后如咳嗽症状有加重，或超过4周症状尚未缓解，需要到医院就诊，进一步评估可能的原因。

　　（作者为北京协和医院呼吸与危重症医学科副主任徐凯峰）

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）