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张伯礼院士揭秘“未阳人”：没“阳”或与这些因素有关******

　　张伯礼院士揭秘“未阳人”——

　　没“阳过”可能与这些因素有关

　　无论没“阳过”的人，还是已经“阳过”的人，都不能放松警惕，要坚持科学佩戴口罩，乘坐公共交通工具更要注意个人防护；在春节期间，尽量减少走亲访友、串门聚会；有基础病的高龄患者应及时接种疫苗和加强针；老人、孩子、孕产妇等重点人群要尽量减少外出，避免感染或再次感染。

　　——张伯礼 中国工程院院士

　　【答“疫”解惑】

　　◎本报记者 陈 曦

　　随着各地新冠病毒感染高峰陆续过去，大部分人已经“阳康”或在“阳康”的路上。不过也有部分人，正常上班、生活，从始至终就没有“阳过”。

　　不少人分析，没“阳过”的人是身体好，免疫力高，不受病毒侵害。也有人觉得，目前感觉自己还没“阳过”的人有的可能已经感染过了，只是身体没异样而已。那么事实到底是怎样的呢？

　　做好防护、接种疫苗或是关键

　　“抛开尚在研究探索中的基因因素，理论上身体更健康的人群相对于体弱的人群更不易感染病毒。”中国工程院院士张伯礼表示，“但我们在实践中观察到，由于新冠病毒感染力较强，是否感染新冠病毒与患者的身体因素关系相对较小，而与采取的防护措施是否完备、生活习惯是否良好关系更大。”

　　看看没“阳过”的人群，其日常保护措施大都比较到位，能够做到科学佩戴口罩、勤洗手，甚至随身携带酒精消毒，尽量避免与公共物品进行接触，减少摘下口罩的次数；日常生活规律，均衡健康饮食，生活路线规律，避免前往人多的场所，不进行非必要的人员接触，不仅注意在工作单位的防范，也注意家庭内部的消毒。

　　“此外，未感染人群中有相当数量的人已经完成了新冠疫苗和加强针的接种，对新冠病毒有一定的预防作用，降低了感染的概率。”张伯礼说。

　　不过张伯礼也表示，有些没“阳过”的人群，也可能是感染后无明显症状表现，也可能是没有及时进行核酸检测。

　　北京佑安医院感染综合科主任医师李侗曾在1月6日接受媒体采访时指出，这波疫情中，体感上没“阳过”可能存在很多情况，其中就包括有的人感染后没有出现症状，是无症状感染者。有的人在这波疫情之前就曾感染过，体内有抗体，而自己没注意到。

　　“无论没‘阳过’的人，还是已经‘阳过’的人，都不能放松警惕。”张伯礼提醒，要坚持科学佩戴口罩，乘坐公共交通工具更要注意个人防护；在春节期间，尽量减少走亲访友、串门聚会；有基础病的高龄患者应及时接种疫苗和加强针；老人、孩子、孕产妇等重点人群要尽量减少外出，避免感染或再次感染。

　　“未阳人”的基因是否与众不同

　　“当前的确有研究表明，不同类型的白细胞表面抗原与病毒的结合能力有差异，有些能快速识别、快速清除病毒；有些则与病毒结合不佳，使病毒在身体中更易复制传播。”张伯礼介绍。

　　目前有专家团队在对疫苗有效性的实验数据分析过程中发现，白细胞表面抗原类型与新冠疫苗抗体应答和突破性感染风险之间存在关联，这表明的确有一些人拥有特定基因型，使他们更不容易感染新冠病毒，如HLA-DQB1*06等位基因。

　　英国牛津大学一项覆盖1076名新冠疫苗接种者的研究表明，在新冠原始株和阿尔法变异株流行期间，携带这一基因的人感染机会为未携带者的63%。

　　相对地，也有一些人拥有更容易感染

　　且更容易发生重症的基因，如HLA-B*46:01等位基因。

　　“这些基因在中国乃至世界的携带者数量均较低，所以绝大多数人既不具有易感基因也不具有抗感基因。”张伯礼说。

　　“除此之外，白细胞、干扰素、T细胞的相关调控，细胞的ACE2受体发生突变或者受体先天缺乏也可能会影响新冠病毒的易感性，从而降低感染概率。”张伯礼说，因此部分人群能够保持阴性并不能完全确定为基因因素，仍需要更多的实验数据和临床资料的支持。

　　张伯礼表示，虽然“天选之子”的比例并不大，但是其对未来疫苗和药物的研发或将产生很大的帮助，也给未来的疫情防控策略及方向提供了新的思路，因此也需要重视对这类“先天不感染者”的深入研究。

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　　面对新毒株

　　没“阳过”的人会比“阳康”的人更脆弱吗

　　春节将至人员流动增大，没“阳过”的人如果面对新毒株会比“阳康”者更脆弱吗？

　　北京佑安医院感染综合科主任医师李侗曾表示，感染新冠病毒后，人体会产生抗体。感染过新冠病毒后3到6个月内，一般不会二次感染。但抗体水平会随着时间的推移而逐渐下降，这时候，谁的免疫力强，抗体水平下降得慢，谁就会获得更长时间的“保护”。

　　感染后病情的轻重与病毒的致病力有关。目前，奥密克戎各变异株的致病力相差无几。如果是曾经“阳过”的人再次感染，病情可能会相对第一次感染更轻。没“阳过”的人感染，病情也会与其他人第一次感染时程度类似。

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）