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冬日广东台山厨师“各显神通” “臭肚鱼”出品“香喷喷”******

　　中新网江门12月21日电题：冬日广东台山厨师“各显神通” “臭肚鱼”出品“香喷喷”

　　作者李晓春郭军

　　近日，广东天气进入“急冻”模式，沿海地区海鲜市场多数是冰鲜海产品，而鲜活的“臭肚鱼”虽个头细小，但台山市茶楼饭馆的厨师却能“八仙过海，各显神通”，将其烹出系列“香喷喷”菜式，满足追求“鲜度”的食客的需求。

姜片蒸“泥猛”干李晓春摄

　　“臭肚鱼”，在广东常被称为“泥猛”，喜欢以海藻、海中浮游生物和附着物为食，体表呈黄绿或黄褐色，且密布白色及小黑斑，其无鳞肉厚、鲜嫩味美，脂肪含量低，蛋白质丰富，营养价值高，经常食用可增强免疫力，是一种老少皆宜的小海鱼。

近日，广东台山最低温度低至5摄氏度，却不妨碍当地人一早到市场寻鲜。　李晓春摄

　　从寻鲜到食鲜，广东沿海居民不仅以海为生，更与海共生。近年来，台山市沿海几个镇在发展远洋捕捞的同时积极发展海上养殖业，其中川岛镇的网箱养殖业已形成一定的规模。

椒盐“泥猛”，酥香可口的一道下酒菜李晓春摄

　　“我这边网箱养的虽以石斑鱼为主，但附近海域的‘泥猛’轻松穿过网眼，经常到网箱内外觅食。”台山上川岛沙堤渔港一养殖户说，坐在网箱边上垂钓，很容易钓到泥猛、金鼓、黄脚立等小海鱼。

　　用泥猛煮生滚汤，是台山乃至整个广东食肆中最常见的烹饪方法，煮出来的汤汁清澈偏白，且散发出鱼肉淡淡的鲜香。

用“泥猛”搭配其他小海鱼烹出的生焗杂鱼煲，上桌时香气扑鼻李晓春摄

　　“别看鱼池里那些泥猛个头细小，但做出的生滚汤却非常鲜甜。”台山赤溪镇铁船餐厅的负责人林伟杰介绍，该餐厅旺季每天超10公斤的泥猛基本沽清，他们为客人点菜时，多数会推荐选择泥猛冬瓜汤、泥猛豆腐汤等，还建议加点芫荽调味增香。

　　平日喜欢喝点小酒的食客，对椒盐小海鱼情有独钟。在台山工作的河南人胡先生表示，台山沿海“椒盐泥猛”的做法地道，尤其是微辣、咸香、酥脆的口感，比较符合他的口味，是他特喜欢的一道海鲜下酒菜。

用“泥猛”搭配豆腐烹出的生滚汤，是广东食肆中常见的速成海鲜汤李晓春摄

　　新鲜的食材容易激发厨师的烹饪潜能。“很多食客喜欢吃我们的生焗杂鱼煲，有喜欢选择黄脚立、黄花鱼、鲳鱼仔、火点等肉多刺少的小海鱼，也有喜欢捞些猪公鳄、泥猛、金鼓混在一起。”台山赤溪镇白宵围钓鱼农庄的厨师透露，他烹制的生焗杂鱼煲，多种小海鱼任意拼配，食客食过“舔舔脷”(粤语方言，很好吃之意)。

个头肥美的“泥猛” 李晓春摄

　　泥猛在广东茶楼饭馆中，应属难登大雅之堂的小众海鲜食材，常见于大排档、海鲜餐厅等，或烹汤，或煮粥，但在台山的星级酒楼也能找到它的身影。

　　“我们只选用本地鲜活泥猛，放在鱼池里养着，客人可以直观看得到，鱼池旁的伙计会根据客人下单的情况，捞出称重后，直接送入厨房加工烹饪。”台山台城街道一家四星级酒楼的经理介绍，该酒楼大厅堂食近期主推盐水浸泥猛、豉汁蒸泥猛、陈皮蒸泥猛等菜式。

开边晒制的“泥猛”干李晓春摄

　　泥猛在台山还有另一种吃法，那就是姜片蒸泥猛干。在台山的海味市场，不时有去头或开边晒制的泥猛干销售，因鱼肉紧实、体无小刺、味道甘香而广受当地人青睐。

　　“这批泥猛干每公斤100元(人民币)。买回去千万不要砍成小块，直接整条冲洗一下，放入盘中，切点薄姜片或姜丝放在鱼干上，淋上花生油(可加点生抽)，即可上锅蒸。”近日，台山台城街道富城市场一海味店的老板娘招揽客人时叮嘱，蒸熟的泥猛干撕着吃，特别鲜香。

陈皮蒸“泥猛” 李晓春摄

　　泥猛，很普通且毫不起眼，却早已融入到台山当地人的一日三餐，唇齿间留下的，只有类似家常的味道。食材自身，并无贵贱之分，能将平平无奇的食材“化腐朽为神奇”，方显匠心独具。(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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