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来源：盈彩注册2023-10-20 17:48

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“上百盒布洛芬被扔垃圾桶”热搜囤药过期后应如何处理？******

　　中新网2月3日电 (中新财经左雨晴) 近日，#上百盒布洛芬被扔垃圾桶# #网友囤1000片退烧药全砸手里了# 登上微博热搜，引发网友关注。过期药到底应该如何处理？随意丢弃有多大危害？

　　媒体：上百盒未拆封布洛芬被扔

　　据媒体报道，近日，有网友发现有大量布洛芬连同其他药物一起被丢弃在楼下垃圾桶里，这些药品均未拆封，保守估计有上百盒。另有网友在网上晒出自己购买的1000片退烧药，并称：“阳之前买的，阳康之后很久，年二十七八才到货。”

　　对此，有网友表示，这是“部分人不理智囤货的结果，浪费资源。”有网友认为这是黄牛囤货行为，令人气愤。还有网友心疼道：“哪家垃圾桶，我这就过去收破烂。”“布洛芬过期一年也还能吃呀，为什么要扔呢？”

部分网友评论。截图自微博。

　　不过，也有网友表达了不同的看法：“囤货就像买保险，不想浪费，但又不希望用得上。”

　　此前，有关部门曾多次呼吁不要盲目囤药，并打击高价倒卖、哄抬药价乱象。例如，广东省药监局曾发文提醒：药物都有保质期，存储也有一定的条件要求，保管不当容易变质，过多药物长期存放容易造成浪费。

　　布洛芬过期了还能吃吗？

　　那么，过期的布洛芬能否照常服用？

　　一名药学业内人士告诉中新财经，药品超出有效期后并不建议服用。“即使保管再好，药效也会下降，而且过期药还会发生变质、霉变等问题，不治病反而害人了。”

　　她表示，药品在有效期内也要妥善保存。“发现药品出现受潮、霉变、崩裂或者没按药品要求避光、阴凉处贮存，又或没按要求冷藏规范保存等情况也不要再吃。”

　　过期药品能否随意丢弃？

　　此外，过期药品也不宜随意丢弃。大量弃药不仅会造成资源浪费，还会对环境造成污染。

　　根据《国家危险废物名录(2021年版)》，过期药品属于危险废物。随意丢弃的药品在分解后容易污染土壤和水体，从而对人和动植物造成危害。一些挥发性强的过期药品还可能成为过敏源。此外，过期药品在随意丢弃后可能会被不法商贩或不法医疗机构二次回收并再次出售，有害病人身体健康。

　　2022年，最高人民法院通报了一批固体废物污染环境典型案例。其中，某生化药业未经无害化处理，将一批超3吨的过期药品私自倾倒、处置，被告人最高被判处有期徒刑十个月并罚款。

　　不过，《国家危险废物名录》的附录《危险废物豁免管理清单》也明确，家庭日常生活或者为日常生活提供服务的活动中产生的废药品属于生活垃圾中的危险废物，只要未集中收集，上述废药品可不按危险废物管理，按照生活垃圾处理。

资料图：医务人员正将配送到的感冒药放入药架。中新社记者易海菲摄

　　2019年，住建部等多部门发文，在全国地级及以上城市全面启动生活垃圾分类工作。按照分类，“废药品及其包装物”属于有害垃圾，随生活垃圾分散丢弃、分类回收。

　　此前，国家药监局在答复网友“过期药品如何处理”时曾表示，如果家庭过期药品没有被分类集中收集，可以破坏药品包装盒后，随生活垃圾分散丢弃、分类回收，相对风险较小。家庭过期药品如果送至正规回收点进行统一回收，需集中进行无害化处理，以减少对环境产生的危害。(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]

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