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【寻味中华】吃的是情怀,“治愈系”黄桃罐头走俏******

  中新社吉林1月12日电 题:吃的是情怀,“治愈系”黄桃罐头走俏

  中新社记者 石洪宇

  “今年黄桃罐头的热销程度是谁都没有料到的。”吉林省吉林市一家大型超市的经理告诉记者,春节临近,黄桃罐头甚至成了年货爆款,许多顾客成箱购买。

  记者走访的多家大型商超均表示,上个月中下旬的黄桃罐头几乎“上架即售空”,只能多次要求供应商补货。甚至有品牌方发文称,因收到“你家的黄桃罐头能治病吗?”这样的私信,而担心“不明真相的宝子们会被误导”,呼吁消费者理性囤货。

图为在吉林市一家超市内,黄桃罐头被摆在醒目位置。 中新社记者 石洪宇 摄

  然而面对品牌方的贴心提示,众网友却大呼“你不懂”“那是药吗?那是药引子!”“吃的是情怀”……

  “黄桃罐头承载着东北居民的集体记忆。”吉林市政协文史研究员皮福生说,20世纪七八十年代,山东一带的黄桃逐渐盛行于临近的东北市场,但运输和保存都十分不易,东北发达的工业体系恰好让罐头产品流行起来,亦缓解了漫长冬季中新鲜蔬果的不足。

  “虽然不具备药效,但爽滑、甘甜的口味还是极具‘治愈性’。”皮福生说,桃子在传统文化中也有“长寿”“辟邪”之意,从前的人们探望病人、过年串门,都会带上几罐,以视郑重祥瑞。

图为吉林市民在家自制的黄桃罐头。 中新社记者 石洪宇 摄

  58岁的吉林人潘泽军是黄桃罐头的“铁杆粉丝”。在社区举办的“厨艺大赛”中,他曾凭借烹制黄桃、山楂、海棠等罐头多次拔得头筹。

  据潘泽军介绍,夏秋两季制作罐头时应选购鲜嫩多汁的黄桃,但不宜过于成熟,否则烹制后太软。冬季方便得多,东北常见的速冻黄桃可像冻梨一样即食,是制作罐头的“半成品”。

图为摆上吉林市民餐桌的黄桃罐头。 中新社记者 石洪宇 摄

  制作时,若是鲜果,需把桃子洗净去皮切块,入锅水煮10分钟左右。晾凉后装入器皿,加入适量白糖或冰糖,均匀搅拌,放入冰箱冷藏。潘泽军说,糖的用量是衡量“老师傅”的标准之一,多则黄桃味道发苦、少则质感欠佳。腌制三四个小时后,自制黄桃罐头便可食用了。

  潘泽军说,4岁的外孙女每次生病,他都要喂上几口黄桃罐头,“也算是对孩子的一种祝福”。

  “虽然现在的商品包装愈发精致化,但黄桃罐头的包装却在回归传统模样。”皮福生表示,简单的圆罐包装一是源于黄桃的“体形”,另一方面也是消费者愿意为“情怀”买单。

图为吉林市民在选购黄桃罐头。 中新社记者 石洪宇 摄

  “口感+情感”令黄桃罐头成了疫情期间的“康养顶流”,甚至一度线上线下“一罐难求”。“‘70后’小时候生病了大人才舍得给买黄桃罐头吃,感觉对小孩儿发烧有奇效!”不少网友分享起共同的儿时记忆——每有头疼脑热,长辈喂上几口黄桃罐头,感觉病痛顿时就好了大半。

  “黄桃中富含维生素、膳食纤维等,既可生津止渴,又有助于消化、润肠通便。病人身体虚弱,黄桃罐头中的糖分对补充体力也有一定作用。”吉林市中心医院临床医生赵晓芸提示说,但罐头中糖分较多,食用要适量。(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

 

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