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
（新春走基层）洪泽湖畔传统村落热闹迎新春“记住乡愁 留住年味”******
当天正值南方小年，当地特色美食香喷喷出锅。 泱波 摄
村民们自编自演踩高跷。 泱波 摄
晾晒的鱼干，年味浓浓。 泱波 摄
近年来，龟山村坚持绿色发展，坚守保留传统古村的文化肌理，以乡村旅游勾勒乡村振兴美丽画卷。 泱波 摄
村民们在户外支起大锅烧菜。 泱波 摄
一年一度的新年祈福仪式。 泱波 摄
原汁原味的民俗活动、喜庆热闹的节日氛围，会一直持续到元宵节。 泱波 摄
百桌宴热闹开席。 泱波 摄
舞龙巡村、踩高跷、新年祈福、特色年俗、烧大锅菜、吃团圆宴……1月15日，江苏洪泽湖畔老子山镇龟山村的男女老少聚集在一起，延续“记住乡愁留住年味”主题，热闹迎新春，拉开了村民过大年的序幕。龟山村因地形似巨龟浮于水面而得名，这里自然环境优美，民风淳朴，保留了村落的历史格局与传统风貌。2014年入选第三批中国传统村落名录。
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