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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

全国台联第二十九届台胞青年冬令营在京开营******

　　新华社北京1月13日电(记者尚昊、朱昊晨)2023年全国台联第二十九届台胞青年冬令营开营式13日在北京台湾会馆举行，并以“云授旗”方式向参与冬令营活动的全国各地分营授予营旗。

　　“台胞过大年”联谊活动、主题雪雕等冰雪体验活动、两岸青年羽毛球邀请赛、参访青创基地和台资企业、探访牧民之家和少数民族部落……本届冬令营为期2个月，内容丰富多样，在两岸多地及澳门设置分营，以线上线下相结合的方式举办。

　　全国台联副会长纪斌在开营式上说，预计直接参与此次冬令营活动的台湾青年逾500人次，将引领更多台湾青年投身促进两岸关系和平发展、融合发展的大潮中来。希望通过我们的努力，为台湾青年在大陆追梦、筑梦、圆梦搭建更加广阔的舞台。

　　台湾中华青年发展联合会理事长王正发言表示，新的一年，希望更多台湾年轻人亲身实地走访大陆，了解真实的大陆，正确认识两岸关系的历史和未来发展，收获最真诚的友谊和感动。

　　台湾海峡两岸青年交流协会理事长吴衣菡在台北线上发言表示，三年来，新冠疫情和多重因素叠加，令两岸青年交流受到一定影响，期望此次冬令营“让许久未见、分隔两岸的青年朋友们早日相见，让许多还未到过大陆的青年朋友们早日回家看看”。

　　全国台联台胞青年冬令营自1989年以来已举办28届，先后共有近7000位台胞青年参与。该活动旨在弘扬中华优秀传统文化、增进两岸青年交流互动，深受台湾青年喜爱，已成为两岸青年交流品牌项目。(新华网)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）