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权威快报｜平均中选价格降至900余元 口腔种植牙省际联盟集采11日在成都开标******
在国家医保局指导和协调下
由四川省医保局牵头形成口腔种植体系统省际采购联盟
此次集采于1月11日在成都开标并产生拟中选结果
此次采购品种为种植体产品系统
由种植体、修复基台、配件包各1件组成
根据种植体材质
分为四级纯钛种植体产品系统、钛合金种植体产品系统
此次集采共40个产品中选
拟中选产品平均降价55%
平均中选价格降至900余元
集采覆盖全国范围
全国近1.8万家医疗机构参与集采
采购需求量共287万套
此次集中带量采购周期为3年
按约定采购量测算
预计每年可节省费用约40亿元
拟中选产品公示后将发布正式中选结果
预计2023年3月下旬至4月中旬
患者将全面享受到降价后的种植牙服务
记者：彭韵佳、董小红、沐铁城
编辑：刘媛媛
设计：胡戈
新华社国内部出品
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） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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