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

政协四川省第十三届委员会第一次会议在蓉闭幕******

　　中新网成都1月14日电 (岳依桐 王利文)中国人民政治协商会议四川省第十三届委员会第一次会议圆满完成各项议程，于14日下午在成都闭幕。中共四川省委书记王晓晖出席闭幕会。

　　在闭幕会前举行的选举会上，田向利当选为政协四川省第十三届委员会主席，钟勉、杜和平、尧斯丹、林书成、欧阳泽华、刘成鸣、杨丹、谢商华、刘旭光、许唯临当选为政协四川省第十三届委员会副主席，李建勤当选为政协四川省第十三届委员会秘书长。丁成明等163人当选为政协四川省第十三届委员会常务委员。

　　闭幕会审议通过了《中国人民政治协商会议四川省第十三届委员会第一次会议决议》《中国人民政治协商会议四川省第十三届委员会第一次会议提案审查委员会关于省政协十三届一次会议提案审查情况的报告》。

　　田向利表示，省政协十三届一次会议期间，广大委员以高度的政治自觉和饱满的履职热情，认真审议讨论有关报告和文件，提出了很多有高度、有深度、有温度的真知灼见，彰显了广大委员心系大局、情牵民生的政治情怀，体现了人民政协作为专门协商机构的优势作用，展现了全过程人民民主的蓬勃生机。

　　田向利强调，以中国式现代化引领四川现代化建设，前途光明、任重道远。全省政协各级组织和广大委员要紧紧围绕省委重大决策部署履职尽责，聚焦成渝地区双城经济圈建设总牵引，“四化同步、城乡融合、五区共兴”总抓手，“讲政治、抓发展、惠民生、保安全”总思路，深入开展“同心共建现代化四川”专项行动，建睿智之言、献务实之策、谋长远之举，以实际行动提升服务中心大局的贡献率。要突出政协优势，准确把握性质定位，不断探索履职方式，始终坚持协商于民、协商为民，拓展以“有事来协商”为抓手的协商平台建设，在践行全过程人民民主上发挥更大作用。要牢记初心使命，铸牢“履职之魂”，提升“履职之能”，强化“履职之责”，在团结奋斗的新征程上彰显更大担当，向省委和全川人民交出一份优异的政协答卷。(完)