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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

湘潭市“情满旅途·暖冬行动”春运志愿服务活动启动******

　　湘潭在线1月10日讯(湘潭日报社全媒体记者付鼎臣) 随着春运大幕拉开，湘潭市2023年“情满旅途·暖冬行动”春运志愿服务活动正式启动。整个春运期间，预计将有8个志愿服务团队320余名志愿者参与其中。

　　今年21岁的毛智伟是湖南师范大学树达学院大三学生，也是韶山市映山红志愿者协会大学生志愿服务队队长，今年已是他第二年参加春运志愿服务了。从7日起，每天早上7点多，他就告别温暖的被窝，赶到韶山南站，参与志愿服务，为旅客端一杯热气腾腾的姜茶、送上手写的春联福字、提供咨询引导服务。“虽然假期不能睡懒觉了，但跟一群温暖的小伙伴做些能温暖他人的事，比窝在家里玩手机有意义多了。”毛智伟笑着说。

　　今年春运志愿服务活动将在严格落实疫情防控要求前提下开展。前期，各级共青团组织和志愿服务团队对春运志愿服务岗位需求进行了充分调研，将在交通运输枢纽(包括火车站、一级汽车客运站等)、高速公路收费站出口以及车流量大的拥堵路段、易结冰路段、事故多发路段，设立爱心志愿服务站，组建应急保畅志愿服务队，组织志愿者深入春运一线，提供疫情防控宣传提示、咨询引导、票务协助等志愿服务。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）