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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

【光明图刊】送医上门 护民健康******

    光明网讯（记者 金英花）临近春节，针对偏远山区医疗卫生资源稀缺、交通不便等情况，相关部门组织医护人员进村入户，对群众进行健康检查、配药送药、用药指导等服务，保护村民身体健康。

    2023年1月10日，在浙江省湖州市德清县新市镇丰年村，家庭医生正在为老人测血氧。(王树成摄/光明图片)

    2023年1月8日，在贵州省从江县刚边壮族乡高麻村，医护人员为村民检查身体。(罗京来摄/光明图片)

    2023年1月4日，海南省琼海市嘉积镇雅洞村卫生室医生张丹汝在为村民看病。(蒙钟德摄/光明图片)

    2023年1月4日，在江西省吉安市吉州区兴桥镇丁塘村，医生正为村民测量血压。(李军摄/光明图片)

    2023年1月5日，江苏省常州经开区横山桥镇新安卫生室的家庭医生，上门为高龄老人开展听诊、血氧检测、血压和血糖等相关义诊服务。(夏晨希摄/光明图片)

    2023年1月4日，四川省眉山市视高街道清水社区卫生服务中心的医生入户为出行不便的老人免费送防疫健康包，并为他们测体温、量血压，仔细叮嘱居家疗养注意事项。(张忠苹摄/光明图片)

    2023年1月7日，湖南省永州市蓝山县塔峰镇光明新村，家庭医生上门为行动不便的高龄村民巡诊送药。(彭华摄/光明图片)

    2023年1月9日，安徽省芜湖市三山经济开发区医疗卫生局开展“送春联、送健康、送温暖”暖民心宣传活动。(程依宝摄/光明图片)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）