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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
“钢轨医生”春运故事：零下2℃为高铁隧道“把脉问诊”******
(新春走基层)“钢轨医生”春运故事：零下2℃为高铁隧道“把脉问诊”
中新网宁波1月16日电(林波 朱小刚)“李康，晚上施工你负责下行侧隧道边墙检查。”“吴海瑞，你和王达负责清运杂草，夜间天气寒冷，大家都注意保暖。”“好的，我们会按标作业，注意保暖。”
窗外，夜色浓烈，凛冽的寒风呼呼地吹着。室内，灯火通明，回荡着阵阵应答声。
近日，在中国铁路上海局集团有限公司宁波工务段椒江桥隧工区会议室里，工区班前点名会正在举行，该工区工长王海松对7位职工的工作进行分工。
当日23时，职工们按照各自分工到工具间准备作业用的机工具。
此时，深夜江边雾气来袭，短时间内能见度不到10米，只有几盏头灯闪烁着微弱的光。幸运的是，不一会儿雾气就有所消散，“钢轨医生”们搭乘工程车，赶赴杭台高铁下北山二号隧道进口，等待进网作业命令。
命令下达后，他们进入隧道，分三组进行作业。
隧道拱顶混凝土结构检查现场。 王威 摄据悉，下北山二号隧道全长429米，虽是一座短隧道，却是华东地区第一座单洞四线隧道，也是台州站进站咽喉口，在杭台高铁全线位置非常重要。
作业现场，他们利用检查锤、照相机、望远镜和限界测量仪等检测工具，对隧道衬砌、基础沉降和限界等技术指标进行检查。
在工友照明灯的配合下，王海松利用60倍变焦望远镜，对隧道拱顶的混凝土结构进行检查。隧道里温度较低，湿度较大，灯光也不够亮，王海松和工友配合着对隧道拱顶混凝土结构进行逐个分段分格检查。
“这次有雾气，所以镜头不太清楚，只有频繁清理镜头，才能看得更清楚、更准确。”每隔一段时间，王海松就停下来对望远镜进行擦拭，确保现场观测的精准度。
在仔细检查隧道衬砌后，他们又打开中心水沟盖板，对水沟进行检查，这时王海松发现水沟里有一处细小的泥土淤积，约一厘米高。
“短隧道火车快速行驶，尘土、铁屑等杂物容易被吹进来，在中心水沟形成淤泥堆积，我们要用铁锹等工具把淤泥处理掉，确保排水通畅。”王海松如是介绍。
与此同时，另外两组人利用检查锤，对隧道上行侧和下行侧的边墙进行敲击，确认墙体是否有空响，并对高铁未开通前整治过的细小问题进行复检。
检查记录现场。 王威 摄“95后”职工李康在该工区从事桥隧检修作业已经有8年，每天0时到4时的四个小时作业里，他做的工作简单又重复，就是用检查锤不断敲击边墙或者拿着本子对数据进行记录。
当日凌晨，隧道里的温度已下降到零下2℃，李康的脸上却冒出了汗。
“我们在敲击过程中，每一步都得仔细、认真，每一块都不能漏下，并把问题全部记录下来，立马去现场整治。对我们而言，这项工作虽然很累，但还是感到很自豪，能为列车运行安全做最好的保障。”李康如是说。
2023年的春运是杭台高铁开通后的第二个春运。其间，这些“钢轨医生”们将对铁路沿线隧道、桥梁等设备进行加密检查，对相关技术指标进行“把脉问诊”，确保高铁旅客安全出行。(完)
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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