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跨越半个世纪的“还债”，背后的故事让人动容******

　　中新网龙岩2月3日电 (严先蓝 郭莉莉)近日，龙岩市民卢先生兄弟俩携带10万元现金，来到龙岩市第一医院“还债”。这场跨越半个世纪的“还债”，轰动一时，背后的故事让人动容。

　　讲述：跨越半个世纪的“欠款”

　　原来，20世纪70年代，卢氏兄弟俩的母亲因患严重的破伤风，由县医院转到龙岩地区医院(龙岩市第一医院前身)治疗。经过医护人员精心治疗护理，母亲得以康复。出院时，医院还用救护车送她回家。可由于当时家境十分困难，无法凑齐医药费。最终，欠下了地区医院100余元的医疗费。

　　回忆过去，一家人至今记忆犹新。卢先生说：“家中有6个兄弟姐妹，我最小，当年才8岁。那时在地区医院治疗，前后共花了400余元，我们交了200元，家境贫寒的我们，实在拿不出钱了。刚好，大哥和二哥都是做木工的，于是我们就申请医院照顾，通过修理桌椅和病床，抵扣了部分医药费，最终，仍欠下100余元的医疗费。后来，医院主动对我们进行了帮扶，让家属找生产队、人民公社盖章证明家庭困难，免除了剩余的医疗费。”

　　斗转星移，半个世纪过去了。如今，年近六旬的卢先生，深感不安，即便当年免除了医疗费，可他和家人始终觉得，自己还欠医院的，深感不安。医院的恩泽，这笔“债”得还，于是就有了开头的一幕。

　　心愿：“还债”并想当面致谢

　　卢先生说：“这是一笔迟到的‘还债’，内心很是愧疚，希望不会太迟。感谢医院当年的全力救治，70年代的100多元，是一笔巨款，如果当时放弃治疗，妈妈就会离我们而去，年幼的我将像一根草，失去母爱，陷入黑暗，后果不堪设想。这些年来，我们一家人心存感恩、深表感谢。”

　　他说：“母亲76岁离开了人世，生前心心念念要‘还债’，要报答医院的恩泽，要感谢当年的医护人员。今天我们来医院，是要偿还这一迟到的‘欠款’，更是替一家人还愿，了此心愿，归于心安。同时，可能的话，我们还想找到当年的医护人员，当面和他们说声谢谢。”

　　目前，龙岩市第一医院已找到了一名当年的参与救治并尽心尽力帮助他们的吴少华护士长。经查询，她后来调到了漳州工作，医院通过电话，联系上了她的家属。近期，卢先生将前往漳州，当面向她表示感谢。

　　回应：“心意”温暖医者仁心

　　听完卢氏兄弟俩的叙述后，在场的医护人员深表感动。龙岩市第一医院党委书记陈开红说：“今天你们提着10万元来‘还款’，让我很是感动，你们的这份心意无价，温暖了医者仁心，但我们不能收下这10万元。作为普通的工薪阶层很不容易，有这份心让人很动容，我们就象征性收个999.9元，表示我们之间的情分长长久久。”

　　他说：“救死扶伤、全心全意为病人服务，是医院恪守的宗旨，以病人为中心，对于经济困难的患者，我们不会因为费用问题而影响患者的救治，我们一定会尽全力救治每一位病患，这是医院的社会责任。今天你们来，这事就这样了，你们一家人的心意，我们全体医护人员都收到了。”

　　最后，经双方商定，剩下的9万多元将捐献给慈善机构，用以资助家庭困难的医学生。这场跨越半个世纪的情缘，又将继续温暖人心。(完)

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）