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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

【卫星新闻】丨卫星“瞰”世界最大清洁能源走廊******

　　中央经济工作会议于12月15日至16日在北京举行。会议指出，要深入实施区域重大战略和区域协调发展战略要推动经济社会发展绿色转型，协同推进降碳、减污、扩绿、增长，建设美丽中国。

　　美丽中国的建设离不开清洁能源的广泛应用。“滚滚长江东逝水”。作为我国最大的河流，长江水能蕴藏量极其丰富，占全国的一半以上，干支流水能资源蕴藏量共约2.68亿千瓦，其中可开发的水能资源约1.97亿千瓦，年发电量至少可达1万亿千瓦时（度），被誉为“水能宝库”。在长江干流，葛洲坝、三峡、向家坝、溪洛渡、白鹤滩、乌东德共6座大型水电站“连珠成串”，构成世界最大清洁能源走廊，为经济社会高质量发展提供源源不断的绿色动力。

　　出品：光明网经济编辑部 　　

统筹：赵刚 　　

制作：杨亚楠 陶媛 秦敏芽 　　

卫星技术支持：二十一世纪空间技术应用股份有限公司 　　

卫星影像来源：北京二号遥感卫星星座、北京三号卫星

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）