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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

广州加大非遗保护力度******

　　本报广州12月20日电（记者罗艾桦）近日，记者从广州市文化广电旅游局获悉：广州市进一步加大非遗保护力度，不断提升非遗系统性保护工作水平，广州全市现有人类非遗代表作2项、国家级项目21项、省级项目95项。

　　基层非遗保护工作得到提升，非遗机构、人员、经费等问题得到较好解决，建立起非遗保护工作协调机制，大部分区挂牌成立非遗保护中心、安排专职工作人员。制度保障体系逐步健全，先后出台《广州市非物质文化遗产保护办法》《广州市关于进一步加强非物质文化遗产保护工作的实施方案》等，逐步实现非遗保护工作规范化、制度化。非遗名录体系进一步丰富，广州已开展八批市级非遗代表性项目认定工作。非遗保护阵地得到全面拓展，先后建设两个省级文化保护实验区，不断加强文化遗产整体保护。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）