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

促进工艺美术繁荣发展 福建政协委员建言建产业园育人才******

　　中新网福州1月12日电 (记者 闫旭)“福州工艺美术历史悠久，品种繁多，技艺精湛，而目前还没有专业性、规模性的工艺美术产业园。”12日，在正于福州举行的福建省政协十三届一次会议上，福建省政协委员、民进福建省委会常委、福建技术师范学院工艺美术学院院长陈礼忠建议，在省会城市福州建设工艺美术产业园。

　　陈礼忠认为，规划和建设适合时代发展的工艺美术产业园，可以为工艺美术产业的稳定持续发展提供硬件支撑。他建议由政府提供工艺美术产业园用地，尽量靠近中心城区，同步配套政策和资金扶持。

　　“内求创新创作，外求发展拓展。”陈礼忠说，加强艺术家创新创作，形成正规文化艺术商业交易，共同打造工艺美术产业产值；刺激本土工艺美术消费，对外大力推广本土工艺美术产品促进外销；推出招商引资政策，政策扶持具有代表性、行业优秀艺术家，扩大产业园在工艺美术行业的影响力。

　　陈礼忠同样关注工艺美术人才的培养。在他看来，任何产业持续发展，都离不开后备人才的渐进培养；工艺美术产业园不仅需要工艺美术师的人才，也需要行业管理人才、市场商贸人才。

　　因此，他建议，利用工艺美术产业园，与全国高校对口的工艺美术专业、经济管理专业、市场营销专业、展览展会专业、物流专业等合作，建立院校毕业生实习与工作的对接，增加就业机会，利用优秀年轻人才的持续加入，提供行业、产业“创造性转化，创新性发展”的新力量。

　　“当下是工匠技艺传承创新的新时代”，陈礼忠认为，福州若能建设工艺美术产业园，将为福建省工艺美术行业树立标杆作用，为福建省工艺美术繁荣发展作出一定贡献。(完)