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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

诈骗停电多、房价物价涨 岛内网友热议台湾“退步感很重”******

　　中新网1月5日电 据台湾“中时新闻网”报道，近日岛内有网友发文表示回顾2022年台湾没有进步反而退步，并举例包括交通差、诈骗多等，引发网友讨论。多数人对房价和物价最有感，还有人说这一年来动不动就停电，直呼“有够可悲”。

　　据报道，岛内一网友4日于台湾网络论坛指出，2022年结束了，回顾过去一年，认为台湾一直在退步，包括交通差、诈骗多、市容差、薪资低、通膨高、吃“莱牛”“莱猪”及房价高等。他还问网友，“还有哪些让人觉得‘退步感’很重的。”

　　贴文曝光，引发网友热议，多数人认同物价上涨和房价，“房价和高物价高”“物价高，你看这一年鸡蛋涨得跟什么一样”“薪资低、高物价、高房价是最大问题”“蛋贵得好夸张，想想连一个蛋价都守不住，还能指望什么？”

　　同时，留言中也有人说，“动不动就停电真的很糟”“治安越来越差”“交通跟诈骗变多又变差，有够可悲”。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）