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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
邹骥：气候传播应面向公众、面向青年一代******
中新网埃及沙姆沙伊赫11月16日电 “气候传播应面向公众、面向青年一代。” 能源基金会首席执行官兼中国区总裁邹骥近日在《联合国气候变化框架公约》第二十七次缔约方大会(COP27)“气候传播与公众意识边会”上表示。
在邹骥看来，今天，科学技术的发展让人们对生态环境的认识有了很多新的体会、新的认知。“全球的气候系统是怎么变化的、会有什么影响、我们如何减缓或适应气候变化……这些都是崭新的知识、崭新的思维。”
图为邹骥在“气候传播与公众意识边会”上致辞。中新网记者 陈天浩 摄与此同时，公众的需求也在发生变化。“今天，大家需要呼吸更清洁的空气、有更清洁的水、更优美的环境，要让自己的健康得到保证。”
相应地，人们对能源的意识、对消费的意识、对社会责任的意识，和十年前、几十年前相比，都会发生巨大变化。
这样的变化带来了全新的视野、全新的任务、全新的使命。
中国提出力争2060年前实现碳中和。邹骥指出，从现在到2060年大约还有40年。这意味着，今天的青年一代是实现碳中和目标的“主力军”。
邹骥认为，应通过气候传播让社会公众接受应对气候变化的新意识，尤其要为青年一代所接受，并最终转化为青年一代的行动。
他介绍，能源基金会早在七八年前，就专门成立了相关的传播项目。“实际上这就是我们认识进展的结果。”
邹骥表示，如果青年一代都能够接受应对气候变化的新意识，我们就有理由相信，中国未来能够通过大家辛勤的劳动，一步一步完成“双碳”目标。
此次边会由中国新闻社与生态环境部宣教中心主办，中国新闻网承办，能源基金会协办。(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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