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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
第24届哈尔滨冰雪大世界：-30℃松花江面上开始采冰******
中新网哈尔滨12月7日电 (记者 王琳)“大雪日，挂红灯，松花江上采头冰。”7日是中国二十四节气大雪，第24届哈尔滨冰雪大世界的采冰工作全面展开，数百名采冰工人和上百辆运冰车在-30℃的松花江面上忙碌作业。
采冰人将冰块拖出江面 哈尔滨冰雪大世界供图哈尔滨位于高寒地区，拥有“冰城”美誉，采冰造景的习俗传承百年。随着气温不断下降，松花江哈尔滨段的冰层加厚，接连降雪为江面盖上了厚厚的“棉被”，采冰汉子喊着号子“出征”了。
为保证哈尔滨冰雪大世界足够的优质冰源供给，每天有数百名采冰人和上百辆运冰车参与到采冰工作中。12月份的松花江江面温度接近-30℃，冒着严寒的采冰人却热情不减。
采冰人在封冻的江面上划线 哈尔滨冰雪大世界供图采冰现场，采冰人先将冰层上的积雪、杂冰等清理干净，随后用冰锯进行划线切割，然后按照标准尺寸用“冰镩子”开冰，最后将一块块晶莹剔透的冰块缓缓拉出水面，按照固定规格切割装车，驾驶运冰车、叉车、铲车，将冰块源源不断运往验冰场。
工人将冰块装载上运冰车 哈尔滨冰雪大世界供图作为世界知名冰雪景观，哈尔滨冰雪大世界对景观建设的用冰要求极高，坚持在松花江水流最缓、水质最清、冰层透明度最高的江段采冰。从采冰、运冰、验冰到施工各个环节都需严格把控，只有洁净结实、透明度高、厚度适中的优质冰块，才能用于景观建设。
运冰车前往验冰场 哈尔滨冰雪大世界供图据悉，第24届哈尔滨冰雪大世界园区面积81万平方米，用冰量10万立方米，用雪量5万立方米，将为游客打造美轮美奂、异彩纷呈的冰雪欢乐世界。(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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