布魯塞爾8月13日電 (記者 德永健)比利時政府13日證實,近日在法國暴發的李斯特菌疫情蔓延至比利時,現已確診一例與法國疫情相關的李斯特菌感染病例。 比利時聯邦食品鏈安全局發言人當日向媒體通報一例李斯特菌感染病例,但未透露患者具體情況,僅證實引發感染的李斯特菌菌株與法國李斯特菌疫情的致病菌株相匹配。 李斯特菌是一種常見致病菌,可在冰箱冷藏室低溫環境下存活,主要通過受病菌汙染的食品傳播。老人、孕婦、幼兒、慢性病患者等免疫力較差人群一旦感染,或發展為菌血症、敗血症、腦膜炎等疾病,最終可導致死亡。 本輪法國疫情源自受李斯特菌汙染的奶酪,迄今報告20多例確診病例,其中兩人死亡。作為法國的鄰國,比利時、盧森堡等國極易受到波及。 比利時聯邦食品鏈安全局報告一例確診病例後,比利時通訊社等多家媒體報導,為避免疫情進一步蔓延,比利時家樂福等大型超市已將6款法國奶酪及6款魚類製品下架,比利時聯邦食品鏈安全局亦敦促消費者切勿食用這12款可能受李斯特菌汙染的食品,一旦出現感染症狀,應立即向醫生報告飲食情況。 同日,盧森堡食品安全局通報,在盧森堡超市發現一款可能受李斯特菌汙染的法國奶酪,上市日期為今年6月26日。為防止李斯特菌疫情蔓延,涉事超市已將這款奶酪全部下架。(完)
合肥8月7日電 (記者 張俊)記者7日從安徽省量子計算工程研究中心獲悉,中國科研團隊給藥物研發裝上了「量子顯微鏡」,成功實現全球首個基於量子邊編碼技術的藥物分子性質預測應用。 該項成果由本源量子計算科技(合肥)股份有限公司聯合中國科學技術大學、合肥綜合性國家科學中心人工智慧研究院共同攻關,並在中國第三代自主超導量子計算機「本源悟空」上完成真機驗證,該項技術為分子性質預測及藥物研發開闢全新路徑。 藥物研發中,精準預測分子性質是快速篩選候選藥物的關鍵。圖神經網絡方法用「圖」結構來理解藥物分子,原子是「點」,化學鍵是「邊」。已有的量子算法可以提升對「點」的處理能力,但對「邊」無能為力,就像拼圖缺失關鍵模塊,始終無法完整呈現分子特性。 研究團隊創新設計的量子嵌入圖神經網絡架構,融入全球首創量子邊編碼技術和量子節點嵌入模式,首次在量子層面實現原子與化學鍵的同步處理,大幅提升了對分子行為的預測精度,顯著提升藥物發現效率。目前,基於該項技術的藥物毒性預測真機應用已上線本源量子計算雲平臺。 「如果說傳統圖神經網絡方法是『望遠鏡』,那麼融入全球首創量子邊編碼技術的量子嵌入圖神經網絡架構就是『顯微鏡』。」「本源悟空」軟體研製團隊負責人竇猛漢介紹,該技術不僅能看清原子位置,更能清晰捕捉到化學鍵的相互作用,顯著提升了關鍵藥物性質預測準確率。例如,HIV抗病毒藥物篩選準確率從73%躍升至97%,阿爾茨海默病藥物預測準確率從64%提升至70%。 安徽省量子計算工程研究中心主任郭國平表示,量子嵌入圖神經網絡架構已成功在中國第三代自主超導量子計算機「本源悟空」上運行驗證,標誌著中國已初步具備實用化量子計算能力。(完)
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