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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

全国公安交管部门将继续开展酒驾整治集中统一行动******

　　新华社北京2月3日电(记者任沁沁)元宵节将至，全国公安交管部门将继续开展酒驾整治集中统一行动，严查酒驾醉驾违法犯罪行为。

　　记者3日从公安部获悉，春节以来，全国公安交管部门严查酒驾醉驾违法犯罪行为，但仍有一些驾驶人心存侥幸，酒后开车，酿成惨祸。

　　1月22日(正月初一)18时16分许，张某某醉酒驾驶(血液酒精含量187毫克/100毫升)小客车，沿安徽省六安市境内X038线行驶至霍邱县白莲乡西河村马桥队路段时，与路边行人发生碰撞，造成3名行人死亡。

　　1月25日(正月初四)2时18分许，成某某醉酒驾驶(血液酒精含量179毫克/100毫升)小客车(核载6人，实载4人)，沿山西省太原市境内西仁线行驶至青阳河村路段时，先后碰撞道路东侧防护栏和道路西侧树木，造成车辆起火、车内4人全部死亡。

　　1月27日(正月初六)1时46分许，张某醉酒驾驶(血液酒精含量187毫克/100毫升)小客车(核载4人，实载3人)，沿陕西省延安市境内210国道行驶至1026公里加238米处时与前方同向行驶的重型半挂车相撞，造成小客车上3人全部死亡。

　　元宵节将至，走亲访友、聚餐聚会活动仍然频繁，酒驾醉驾肇事风险依然突出。公安部交管局提示，酒后开车害人害己，为了自己和他人的生命安全、家庭幸福，请自觉做到“开车不喝酒，喝酒不开车”，聚餐聚会时要及时劝阻酒后开车，共同抵制酒驾醉驾，切勿心存侥幸、知法犯法。(新华网)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）