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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

京台社区民众连线举行京剧艺术展演交流******

　　中新社北京2月1日电 (记者 李雪峰)两岸京剧艺术展演暨第二十届“椿树杯”颁奖典礼2月1日晚在北京西城区和台湾高雄举办。两岸戏剧名家、获奖票友等200余人参加活动。

　　展演主题为“‘椿’华秋实二十载，京台携手谱新篇”，分为“百年风华，传承经典”“恪守初心，继往开来”“不负韶华，共谱新篇”三部分。展演在京剧传统选段《定军山》中拉开序幕，《贵妃醉酒》《沙家浜》等经典剧目依次上演，青少年原创作品《霸王印象》等让人耳目一新。来自高雄的票友们准备了《野猪林大雪飘》、歌仔戏《定情》等节目，或诙谐幽默，或婉转婀娜，让观众领略了戏曲文化的魅力。

　　北京市西城区副区长陈朝晖在致辞中表示，优秀的传统文化是中华民族的根和魂。自2003年以来，北京市西城区“椿树杯”社区京剧票友大赛已成功举办二十届，成为西城区打造“京剧艺术发祥地”和京台基层交流活动的重要文化品牌。未来还将不断深化京台两地各领域交流合作、融合发展。

　　高雄市民意代表陈丽娜在台湾活动现场致辞表示，两岸民众对京剧都不陌生，并由此产生了文化共鸣。希望两岸民众多多走动与交流。

　　北京市西城区椿树街道社区工作人员亚然受访透露，此次展演活动受到海峡两岸票友的热情参与。在海选环节收到的百余件视频作品中，不乏来自台湾票友的精品之作。

　　“高雄的民众太热情、太亲切了。”72岁的大陆票友尹树昌曾到台湾访问演出，他在接受中新社记者采访时回忆道，当时晚上找不到回酒店的路，陌生的台湾乡亲骑自行车一直把他送上出租车才回家。参加演出时，台湾民众也表现出对戏曲的极大热情。“两岸文化同根同源，与台湾乡亲交流起来都很坦诚、亲切，希望未来能有机会多多走动。”他说。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）