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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

苏炳添拿下2023赛季首冠******

　　本报讯(记者 陈嘉堃)北京时间2月3日凌晨，在瑞典哥德堡田径室内赛男子60米比赛中，中国“飞人”苏炳添以6.59秒的成绩夺冠，用胜利完成个人2023赛季首秀。

　　苏炳添上次参加正式比赛是在2022年7月的俄勒冈田径世锦赛，他先后参加了男子100米、男子4×100米接力，分别止步于半决赛和预赛。经过冬训的调整和备战，苏炳添于2023年1月29日奔赴欧洲，开启新赛季征程。

　　苏炳添在预赛第三组出场，成绩为6.75秒，排名第二，东田旺洋以6.71秒位列预赛首位。决赛中，第一枪有人抢跑，已全力冲出起跑线的苏炳添被召回，对他的体能有一定影响。再度发枪，排在第四道的苏炳添又是一马当先，最终他率先冲线，成绩为6.59秒。东田旺洋以6.60秒取得第二名。

　　此次出征欧洲室内赛，苏炳添也是在为今年的布达佩斯田径世锦赛、杭州亚运会进行热身。去年8月，世界田径协会发布布达佩斯世锦赛参赛标准，男子100米的达标线为10秒，而苏炳添在东京奥运会后还未突破过10秒大关。

　　完成瑞典哥德堡的室内赛后，苏炳添还将继续在欧洲参赛。根据赛程安排，他将参加2月8日的法国蒙德维尔站比赛和2月15日的法国列万站比赛。苏炳添本赛季前三站比赛评级分别为D类、B类和A类，竞争强度将逐渐上升。以欧洲室内赛开启新赛季，苏炳添能通过比赛更好地向强度更高的100米过渡，为整个赛季打下良好基础。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）