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
中国省级两会密集召开 班子换届 、拼经济等受关注******
(神州写真)中国省级两会密集召开 班子换届 、拼经济等受关注
中新社北京1月10日电 (记者 王欢)本周，2023年中国省级地方两会密集召开。时值换届，省级领导班子调整，以及各地如何规划新一年发展等，引人注目。
中国各级人民代表大会和人民政治协商会议被统称为“两会”。省级两会一般会先于全国两会在每年1、2月召开。2023年春节为1月22日，不少省份将两会召开日期定于节前的1月上中旬。
1月10日，上海市政协十四届一次会议开幕。 周孙榆 摄据中新社记者梳理，31个省份中至少有24个省份的两会锁定本周召开。1月10日为首波高峰，最早进入两会时间的省市包括上海、天津、广东、福建、四川、江西、河北、云南。
有多地人代会时间进行了调整，均安排在10日以后。西藏自治区人代会召开时间由原定的1月7日调整为1月13日。原定于1月5日召开的江西省人代会、1月9日召开的云南省人代会调整到1月11日召开。
今年省级两会上，各省份人大、政府、政协领导班子将完成换届，人事议题料将备受关注。
按照惯例，除北京、上海、天津、重庆、广东、西藏、新疆外，其他24省区市人大常委会主任均由省级党委书记兼任。截至1月3日，全国已有17位省级党委“一把手”调整。
政府层面，几位省级政府主官如无意外将在省级人代会上去“代”转正，如北京市代市长殷勇、陕西省代省长赵刚、山西省代省长金湘军、黑龙江省代省长梁惠玲，他们均于2022年下半年履新。
“跨省调任”近期成为中国政坛热词，多个省份陆续调整了省级政协党组书记。梳理媒体报道，吴存荣从重庆调任山西省政协党组书记；赵永清自宁夏赴贵州任省政协党组书记；曾在贵州任职的刘晓凯已任云南省政协党组书记。
此外，先后担任过北京市副市长、市委常委、市委副书记等职的张延昆转任内蒙古自治区政协党组书记；此前担任该职的李秀领转任北京市人大常委会党组书记。司法部部长唐一军任江西省政协党组书记；湖南省委原副书记朱国贤已任吉林省政协党组书记；湖北省委原副书记李荣灿已任海南省政协党组书记。
除人事外，各地如何拼经济也是关键议题。2022年中央经济工作会议明确指出，将“着力扩大国内需求”放在2023年经济工作五大重点工作任务之首，强调“要把恢复和扩大消费摆在优先位置”。各地省级两会必将密集点题拼经济、促消费，此前召开的地市级两会已提前透露出强烈信号。
北京市多个区级政府工作报告勾勒高质量发展经济的2023年路线图，释放大量投资、产业和商业机会；上海各区域聚焦互联网、生物医药、新能源汽车等“未来产业”，提出向实体经济下功夫，向创新产业要动能；广州市明确，要优化国际消费中心城市整体布局，加快推进地标性商业综合体建设；武汉市将扩大内需作为年度首要重点工作，欲“点燃大武汉消费热情”。
中国已步入对新冠病毒感染实施“乙类乙管”的疫情防控新阶段，多地口岸恢复通关、跨境旅游重新开通，省级两会如何结合各地实际统筹疫情防控和经济发展，推出地方发展新举措，外界亦拭目以待。(完)
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