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深圳门店买到蓝环章鱼?山姆称门店检查未有异常,市监今日会再抽检******

  知名高端会员制商店山姆卖蓝环章鱼?一位深圳网友日前在社交媒体发文称,家人几日前曾在山姆福田店买了一盒冷冻小章鱼,发现里面有一只疑似剧毒的蓝环章鱼。

  1月18日,山姆方面回应澎湃新闻称,山姆高度重视食品安全,建立了较为完善的食品安全管理体系。对供应商的产品,严格按照国家法律法规查验供应商的相关资质证明,严格执行进货查验制度。

  山姆方面表示,“在了解到该网友在微博上发布的相关言论后,我们也再度向供应商进行了核查,该产品原料确认出自中国海域,且工艺过程涵盖对蓝环章鱼的控制。同时,当地市场监管部门也到该网友提及的门店进行了检查,未发现异常。截至目前,我们也从未收到其他会员的类似反馈。在此,我们恳请网友在有疑问的情况下,请先联系我们对情况进行核实确认,避免造成不必要的社会困扰和大众恐慌。”

  18日中午,澎湃新闻记者致电深圳市福田区香蜜湖市场监督管理所,工作人员表示,昨天(1月17日)去了(山姆福田店)现场没发现(有蓝环章鱼),要求对方提供进货票据,今天报到局里安排人员再去抽检,目前结果还没出来,后续情况,局里应该会公布。

  深圳市市监局的工作人员则向澎湃新闻记者表示,暂时没有查询到在深圳市的山姆店以及其他渠道有购买到蓝环章鱼的(投诉)情况。

  山姆销售的冻章鱼生产商福建大海星视频有限公司及供应商福州金海洋贸易有限公司也发布联合说明称,“本公司生产的冻章鱼,原料从进厂加工,到成品出厂销售,每道工序严格筛选,保证不存在蓝环章鱼,且我司之前生产的所有批次也没有发生蓝环章鱼混入现象。”

  说明中具体提到,公司的章鱼原料,捕捞自中国海域,我国海域极少出现蓝环章鱼。原料进厂后,章鱼原料经品管员验收合格后,才会进厂加工生产。冻章鱼的生产流程:原料验收、前处理(去除内脏、墨囊)、清洗、分级、挑选、再验收、称重摆盘、速冻、包装、金属检测、入库冷藏等工序制作而成。本公司加工章鱼的每个生产环节,都设置有经过专门培训的挑选蓝环章鱼的工作人员。挑选人员在上岗前经过:蓝环章鱼等相关有毒章鱼品种的培训,并考核合格后方可上岗。

  近日,多个蓝环章鱼事件引发了大众对购买和食用章鱼的恐慌。

  1月16日,广东一网友在火锅店用餐时,在端上的菜品中看到疑似剧毒的蓝环章鱼,于是在线求问科普博主“博物杂志”能否下锅,随后该博主回应,图中确实是豹纹蛸,也就是人们常说的蓝环章鱼。

  据央视新闻1月17日报道称,蓝环章鱼是一种很小的章鱼品种,体形只有高尔夫球大小。这种章鱼个头虽小,但分泌的毒液足以在一次啮咬中,使一个成年人在几分钟之内毙命,由于还没有解毒剂,因此它是已知的最毒的海洋生物之一。

  据“博物杂志”官方微博1月17日发布的内容介绍,身上带了一个圈的章鱼大多都是“短蛸”,是我国最常见的食用章鱼种类之一,眼睛下方的金色圆圈也是它们的一个识别特征。而事件主角“蓝环章鱼”是“豹纹蛸属”的几种章鱼的统称,顾名思义,它们全身密布着蓝色的圆圈、斑点或条纹,就像豹纹一样,而不是只有一两个圆圈。

  “博物杂志”表示,豹纹蛸属的物种见于热带和亚热带海域,在我国东南、华南沿海省份比较容易遇到,也有概率混入市售章鱼中,但这个概率并不算高,而且如果是整只章鱼很容易看出端倪,把满身豹纹的挑出来丢掉就行,其他的照常下锅不影响食用。如果是一盘炒菜甚至章鱼烧芥末章鱼里真的混入了少量被切碎的蓝环章鱼,那实际上能吃到的蓝环章鱼的量也非常少,其中的毒素含量更是微乎其微,即便中毒也很难致命,所以大家别草木皆兵甚至因噎废食,八爪鱼该吃吃,别耽误!(澎湃新闻记者 邵冰燕)

  • 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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