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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

春节临近 全国各地年味渐浓******

　　央视网消息：随着春节的临近，全国各地年味渐浓。极具地方特色的乡间大集热闹红火，各地年货市场商品丰富、供应充足。

　　在安徽泗县乡间大集上，各式糕点、糖果、日用品、特色小吃等琳琅满目。又香又脆的萝卜丸子，现做现卖的撒子，新鲜的卤味、熟食让人垂涎欲滴，也感受到浓浓的年味。

　　在吉林敦化的黄泥河镇，当地正举办热闹的村镇大集，商品供应充足，春联、灯笼等节庆物品红红火火，童年熟悉的味道冻柿子、油炸糕、江米条、各种家禽冻货满足了周边村民置办年货的需求，每场大集的客流量可达万人。

　　春节将至，各地年货市场商品丰富，供应充足，购销两旺。在山西一些地方的农贸批发市场和商超，各色蔬果、肉类、粮油米面和熟食等日常生活用品齐全，随处可见市民采买年货的身影。其中，农贸批发市场每天客流量达到了5000人左右。目前，农贸市场的日常农副产品价格平稳，主要的蔬菜每天进货450吨，鸡蛋4吨，肉类、水果、副食等的进货量也逐步增加。

　　为了吸引游客，江苏省11日发布消息，春节期间，多家景点免费对外开放。其中包括扬州瘦西湖、大明寺、个园、何园，苏州拙政园、留园、狮子林、沧浪亭等73家景区等。活动期间，各景区将继续采取实名预约参观、游览，市民游客需提前1—7天在“苏州园林旅游”等平台预约。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）