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
他们，为春运“砍出”安全通道******
(新春走基层)他们，为春运“砍出”安全通道
中新网惠州1月12日电 题：他们，为春运“砍出”安全通道
作者 郭军 龚震 黄金水
1月11日7时35分，小雨淅沥，山路湿滑，广铁集团惠州电务段一支6人的队伍，艰难跋涉在广东省和平县阳明镇的大山之间，他们攀岩而上、钻过树丛，对京九铁路供电线进行停电砍青作业。他们，为春运“砍出”安全通道。
“天蒙蒙亮，我和伙计们就带上油锯、麻绳、云梯，准备今天大‘干’一场。”和平信号水电车间的党员工班长何兴奇介绍，6人砍青队里，年龄最大的45岁，最小的31岁，年纪最轻的他是这个班组的“一家之长”。
据悉，和平地处粤赣两省交界处，京九铁路穿山而过，近期树木长势汹汹，给春运期间的供电安全留下隐患。
“砍青队”通过踩踏“云梯”进行爬山 何智凡 摄9时10分，电力工吴远航扛着“伸缩云梯”在前面开路，遇上路滑的山沟，将云梯一拉就变成“梯路”，为后方的工友铺路，大家顺着“梯路”，依次越过水沟，拉着藤曼，费力地一点点朝着山上攀爬。
11时5分，艰难地攀爬2小时后，电力人员到达山顶作业地点。在做好安全措施后，选定此次需要砍伐的树木，技术骨干吴远航熟稔地挥动着电锯开始锯子树，木屑随着锯条在空中散播，手上、衣服上挂满了荆棘、木屑，不一会，就变成了一个“小黄人”。身后的工友们，奋力地挥舞着砍刀，砍向大树旁边的树木竹枝等，一边注意着吴远航锯树的进度，做好防护。
时间一点点过去，山顶寒风阵阵，厚厚的工作服被汗水浸湿，又被风吹干……
“砍青队”在清理影响供电线路的树木 何智凡 摄“上来一趟不容易，下来一趟也特别的难，所以我们会在计划时间内完成尽可能多的工作。”中途，工长何兴奇拿起地上的水壶，仰头咕咚咕咚喝了3大口，喘着粗气说道：“京九铁路和平段供电线路已运行20余年，两路电源全程256.153公里，全部架设在陡峭的群山上。我们砍青队每年要跨越21座海拔约900至1500余米的山峰，根据树木生长的速度，多次进行砍青作业，以确保东水至定南四站近100公里电力线路的安全。”
下午13时，小雨还在飘洒，工人们找到一处可以避雨的空地，席地而坐，拿出了包子、馒头、牛奶充饥，何兴奇的嘴里塞了一个馒头，踮脚眺望，估算着下午的工作量和所需的时间。
“电力设备都设在大山上，山路崎岖，我们上下一次要4个小时，有时检修要穿过4.5公里的五指山隧道，没有办法回到工区吃饭，带上干粮简单解决午饭，既省事又能节省来回时间。”砍青队的”大内总管”刘小磊说。
16时，经过近4个小时的鏖战，影响和平至上陵贯通、自闭架空支线的树木、树枝已清理完毕。(完)
| 3分六合地图 |
