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如何判断自己是复阳还是二次感染？感染过奥密克戎的人群对XBB、BQ.1是否还有保护力？******

　　近期，有关新冠复阳、二次感染的话题引起网友热议，有些网友对此存在忧虑情绪。上海中医药大学附属龙华医院肺病科主任医师薛鸿浩对相关问题作出回答。

　　薛鸿浩解释，复阳是指感染者体内残存的病毒延迟性排出，这些病毒来源于第一次病毒感染；而二次感染是第一次感染康复后被另外一个来源的新冠病毒感染，这些病毒来源于外部感染。一般复阳都是发生在康复之后一个月内，通过核酸PCR检出病毒片段。如果已经超过一个月，核酸又呈阳性，则再感染的可能性比较大，二次感染相隔时间比较久，一般要几个月。

　　据介绍，复阳与二次感染之间症状也存在区别：复阳阶段症状都已经恢复好转，不需要医学上的治疗干预，病毒核酸处于偶尔能检出的状态。因为抗原的灵敏性比核酸低，用抗原检测试剂可能就检不出来。但是二次感染则不同，病毒会经历一个完整的感染周期，包括病毒载量上升、平台维持、下降和消失，因此二次感染病毒浓度会很高，抗原就能连续性被检出，通常会是非常明显的两条杠，也会有不舒服的症状。

　　薛鸿浩说，如果要简单区别是复阳或是二次感染，可通过使用抗原检测试剂。在彻底康复一周或两周后，如果怀疑二次感染，可用抗原剂连续检测三天。如果检测结果是阳性，则可能是二次感染。复阳一般很难检出残余的病毒片段，就算偶尔被检出，一般也不会是一直连续的阳性结果。

　　那么什么样的人群容易出现复阳或二次感染呢？薛鸿浩表示，在免疫功能正常的人群里，发生复阳或者二次感染的概率都是很低的。一般免疫功能正常的患者感染康复之后，可以获得3到6个月以上的保护力。在这段时间内发生二次感染的概率也非常低，只有当免疫保护力变低时才可能发生二次感染。如果是新的病毒变异株，变异株可以打破第一次感染形成的免疫保护，就容易发生二次感染。

　　此外，也有市民关心，不同毒株是否会造成重复感染或是更容易复阳？目前来看在我国还是以BA.5.2、BF.7为主，BQ.1和XBB尚未形成优势传播，但其传播优势会逐渐增加，和BA.5.2和BF.7以及其他50多个输入的亚分支，可能会形成一个共循环。XBB.1.5 的感染者ACE2结合亲和力几乎与 BA.2.75 相当，可能使 XBB.1.5未来像BA.2.75一样获得更多突变，不过XBB.1.5目前免疫压力不大，还不会很快进化。

　　薛鸿浩介绍，如果遇到这几种毒株，再次感染的概率主要取决于两方面：一方面是再次遇到的毒株与BA.5和BF.7有多少重叠，如果病毒一直变异，交叉保护作用降低了则可能造成感染；另一方面则是看人自身抗体水平，尽管感染新冠后短时间内比如三到四个月内不会感染，但不可否认的是，新毒株流行或缩短二次感染“安全窗口”，接种疫苗仍然是最主要的预防手段。

　　据了解，对于复阳和二次感染，中医药学说中也有对应理论可供参考。伏邪理论始源于《素问.生气通天论》中“冬伤于寒，春必温病”的论述，是指在冬天伤于寒邪，内有正气不足，在春天发为温病，与新冠二次感染的概念比较相像；《伤寒论中》又有“伤寒感复”的说法，瘥后伏热未尽，复感新邪，其病复作；中医学中也有“劳复”“房劳”“食复”的描述，提示阳康后的患者应当注意饮食作息以防疾病的复发。

　　薛鸿浩指出，中医药理论中伏邪、感复的理论与复阳、二次感染存在相符合或重叠之处，尤其在发病的认识上一者注重机体免疫力，一者注重人体正气，在提高人体对病毒的抵抗力层面上基本一致。且中医药在治疗及预防新冠上也有独到之处，日常生活锻炼、饮食作息是中医着重的部分，如平时要注意防寒保暖、清淡饮食、作息规律，保持平和心态、不要太过焦虑；要加强运动，可以通过八段锦、六字诀、太极拳等中国传统功法适度锻炼，增强体质，提高免疫力；还可通过中药或食疗调理身体的阴阳平衡，从而提高免疫功能，防治病毒。如体质偏气虚的成年人尤其老年人可适当服用西洋参、黄芪等，脾虚湿重体质者可服用薏米等健脾化湿的中药或食品。（记者 郜阳）

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）