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

今年春运铁路推出便民措施，补票业务环节全面实施电子化******

　　新京报讯(记者陈琳)1月6日，国新办就做好春运服务保障有关情况举行发布会。国铁集团客运部主任黄欣介绍，在站车服务方面，今年重点在三个方面推出一些便民利民的措施，其中包括扩大电子客票应用范围，在到站补票和列车补票业务环节全面实施电子化。

　　他介绍，今年春运要做到科学精准安排运力，统筹用好去年开通的新线和新站资源，以及新投用的复兴号动车组等先进装备，增强路网整体功能，提升客运能力。强化车站客流组织，严格控制列车客座率，引导旅客有序分散进站候车，保持安全距离；加强重点处所通风消毒，保持站车良好环境；积极推广无接触式服务，加强旅行健康宣传提示，加强员工健康管理，引导旅客全程佩戴口罩，强化自身健康防护。

　　在站车服务方面，重点在三个方面推出一些便民利民的措施。在提升旅客购票服务体验方面，进一步优化12306系统功能，进一步扩大电子客票应用范围，在到站补票和列车补票业务环节全面实施电子化。学生优惠票不再规定乘车时间限制，每学年任意时间可购买4次单程的学生优惠票，方便学生在任何时候使用。因铁路责任或不可抗力造成旅客退票，联程车票可一并办理退票，而且免收退票手续费。旅客在办理补票、变更等业务时，不再收取手续费；同时扩大非高峰方向票价折扣优惠列车范围。

　　在旅客出行信息服务方面，将在全国3200余组动车组列车上推行铁路畅行扫码服务，旅客通过扫描座椅扶手上的“铁路畅行码”，可查询列车正晚点、运行位置、接续车次、交通接驳等出行服务信息，还可办理餐饮选购、补票升席、查找遗失物品等业务。同时，完善铁路12306消息通知机制，及时向已购票并预留了准确联系方式的旅客，推送列车停运和变更信息。

　　春运期间旅客中转服务比较多，旅客特别关心中转方面的信息，今年国铁集团安排全国站内便捷换乘的车站由过去80个增至100个，并完善车站服务设备设施与引导标识，提升旅客中转换乘效率。

　　春运期间旅客中转服务比较多，旅客特别关心中转方面的信息，今年国铁集团安排全国站内便捷换乘的车站由过去80个增至100个，并完善车站服务设备设施与引导标识，提升旅客中转换乘效率。为旅客在春运期间便捷换乘提供方便。（新京报）