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口腔种植体集采开标 以量换价把种植牙价格“打下来”******
中新网成都1月11日电 (记者 贺劭清)口腔种植体系统省际联盟集采11日在成都开标，这是高值耗材集采从医保领域扩围到非医保领域的首次尝试。
本次口腔种植体系统集中带量采购产品以种植体、修复基台、配件包各1件组成种植体产品系统，并根据种植体材质分为四级纯钛种植体产品系统，和钛合金种植体产品系统两个产品系统类别，年需求总量超过280万套。两种种植体产品系统的最高有效申报价统一为每套2380元。
“种植牙是牙齿缺失治疗的最后一步，我们更希望广大患者及时补牙，注意清洁，在80岁的时候每个人都有20颗以上的好牙齿，而不是20颗种植牙。”四川大学华西口腔医院种植科主任满毅介绍，种植牙费用的构成主要包括术前检查，种植耗材费用以及医疗服务费用、长期复查随访费用，而今天口腔种植体集采主要是把种植耗材的费用“打下来”。
种植体作为口腔种植的重要耗材，集采降价有助于降低整体价格负担。首都医科大学国家医疗保障研究院院长助理蒋昌松表示，此次集采，主流品牌全部中选，这意味着患者今后用到的产品，和现在的产品是一样的。集采落地执行时间预计在今年4月份，大城市大医院15000元一颗种植牙的费用有望在集采落地后下降50%左右。(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） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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