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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

【央广时评】农村防疫 要加强对独居老人等特殊人群的呵护******

　　近期，随着我国多地新冠病毒感染人数增加，人们购药需求明显增长。特别是在农村地区，一些乡镇卫生院、村卫生室的接诊人数呈倍增趋势，加之年关将近，返乡人员逐渐增多，农村防疫工作正面临诸多挑战。对此，各地正积极采取应对措施，从协调储备药物、增加基层医务人员等方面强化农村防疫保障。

　　各地在全力应对农村疫情防治时，需要特别加强对农村独居老人、留守儿童、有基础疾病患者等特殊人群的关注和保护。因为这些群体的免疫力、自我防护意识和能力普遍较弱，属于易感染人群。一旦感染新冠病毒，购药就医难度也相对较大。应对疫情带来的影响，他们更需要相关部门、乡镇村各级组织和社会各界的关爱和帮助。

　　鉴于此，各地要把本地农村的防疫举措谋划得更细致一些。乡镇政府、村委会要详细掌握属地这些特殊人群的情况，尤其是村级党组织、村委会和村民小组要发挥统筹功能，动员各方力量，通过邻里互助的方式，点对点加强对独居老人、留守儿童、有基础疾病患者等人群的健康观察和防护知识普及。同时，要尽快建立该群体的需求清单，积极主动开展代购药物、发放“防疫健康包”等服务，以备不时之需。要通过电话、网络社交平台等途径建立与特殊人群的联系，进一步畅通救助渠道，以便在需要时及时协助其就医就诊。要组织满足条件的老人、儿童尽快接种新冠疫苗，筑牢免疫屏障。在外务工人员更应及时与留守老人、儿童保持联系，了解他们的需求，及时寻求乡亲们的帮助。

　　关爱和保护特殊人群是中华民族的传统美德，既是政府的职责，也是全社会的共同责任。在当前疫情防控的紧要关头，我们更要齐心协力、同舟共济，呵护好需要帮助的老人和孩子，尽快补齐农村防疫短板，尽最大力量、最大可能降低感染率、重症率和病亡率，守护好人民群众的生命安全和身体健康。（央广网评论员陈锐海）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）