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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

提升城乡颜值 迎接旅发大会 郴州开展城乡风貌提质行动******

　　华声在线1月10日讯(全媒体记者陈淦璋)记者今天从郴州市承办第二届湖南旅发大会执委会作战指挥部获悉，该市围绕旅发大会，在1月3日全面启动城乡风貌提质“拆除整治”行动，引导群众主动参与拆除整治。最新数据显示，截至1月9日，全市11个县(市、区)、93个乡镇(街道)、426个村(社区)累计拆除各类违建房、危房、旧房、杂房、空心房、残垣断壁共计面积60.79万平方米，累计腾出土地面积50.95万平方米。

　　紧扣景区内外不协调、城乡风貌不协调等问题，郴州市从本月开始，市、县两级均成立城乡风貌提质工作组，抽调精干力量组建专班。同时，在城乡风貌提质区域范围内启动“拆除整治”行动，实施城乡洁化、绿化、美化、亮化、净化、序化等“六化”提质，重点做好城市主次干道、重要交通通道、旅游线路、观摩线路、旅游景点等沿线周边区域环境整治提升和秩序规范管控。

　　乡村风貌提质，郴州市开展县级领导联点示范创建，已确立55个县级党政主要领导、分管领导示范创建村(社区)，同时，全市乡村风貌提质区域范围78个乡镇、288个村(社区)已实现“四大家”在职领导下沉联点全覆盖。郴州市妇联、团委、新闻媒体等部门组建330人的市级督查员，每周进行督查。对11个县(市、区)和所涉及乡镇(街道)、村(社区)进行督查排名、通报、奖惩，每周对全市排名前10%左右的村(社区)进行奖励，对先进的县市区、乡镇(街道)授予流动红旗。

　　目前，郴州市通过全方位摸底排查，全面掌握提质区域范围内的违建房、危房、旧房、杂房、空心房、残垣断壁等情况，按照“一户一案、一点一策”思路，确定拆除方案，明确整治时限。将拆除后的土地进行复垦、覆土、绿化，改造为小花园、小果园、小菜园、小游园，全力推进人居环境整治提升示范片(区)以及宜居宜业和美乡村、“美丽屋场”建设。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）