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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
2023年春运开启 广东逾6.2万名志愿者温暖相伴旅客回家路******
中新网广州1月7日电 (王坚 岳青)2023年春运于7日拉开帷幕。当日，在广州南站、白云机场、深圳北站、湛江徐闻港……广东各大机场、车站都活跃着服务春运“暖冬行动”志愿者的身影。志愿者们为旅客提供购票辅助、进出站指引、特殊旅客服务等帮助，用热忱的服务温暖春运回家路。据统计，春运开始前，全省各地共青团组织就开始提前研究部署，共招募超6.2万名储备志愿者。
自共青团中央发起“暖冬行动”以来，共青团广东省委、广东省应急管理厅、广东省志愿者联合会等单位连续9年实施广东志愿者服务春运“暖冬行动”，共招募超42.4万志愿者参与春运志愿服务，累计贡献志愿服务时长超246万小时。
梅州青年志愿者在加油站的情暖驿站开展春运服务 岳青 摄今年的暖冬行动仍由各级共青团组织协调配合有关部门单位，组织动员广大青年志愿者和志愿服务组织及团体，依托各地的火车站、机场、港口码头、道路客运站、高速公路服务区等重要场所，从春运旅客普遍需求出发，重点围绕疫情防控宣传提醒、咨询指引、票务协助等实际需求，提供精准化、专业化服务，推广重点群体特色志愿服务项目，提升出行便利性。
广东作为全国春运第一大省，保障任务繁重。春运开始前，全省各地共青团组织就开始提前研究部署，共招募超6.2万名储备志愿者。春运首日，全省21个地市均已启动广东志愿者服务春运“暖冬行动”。据统计，春运期间全省各级共青团组织在全省296个重点交通场站，设置超1424个春运志愿服务岗位，助力旅客温暖回家。
其中，铁路方面，共青团广东省委联动广铁集团重点保障广州南站、深圳北站等枢纽，在全省其他55个火车站精确设置候车引导、换乘指引、购(退)票指导等超278个志愿服务岗位。
阳江青年志愿者在汽车客运站为旅客服务 岳青 摄同时，在全省6个民用机场，志愿者在旅客到达大厅、出发大厅值机岛、安检候检区入口、GTC综合交通大楼等地设置22个常态化志愿服务岗位值守，开展特殊旅客登机、协助行李装卸、办理自助登机手续、路线引导、航班信息咨询等工作。
此外，全省85个客运站，志愿者分布在售票大厅、安检区、候车室等服务点，为旅客解答票务信息、班车线路、微信购票等各种疑问，并帮助有需要的旅客提拿行李和维持站场秩序。(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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