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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

台当局行政机构或将改组？苏贞昌最新回应******

　　中新网1月13日电 据台湾《经济日报》报道，台当局行政部门负责人苏贞昌13日称，有关行政机构改组问题，蔡英文先前就已说过，待立法机构会期结束就会向外界报告，日前与蔡英文见面也已有深度交换过意见，有具体结果时就会对外报告。

　　另据台湾《联合报》报道，“台湾民意基金会”13日公布最新民调显示，57%的民众不满意苏贞昌团队整体施政表现，创下2019年1月成立以来的新高纪录，且不满意者比满意者多21个百分点。

　　“台湾民意基金会”董事长游盈隆表示，这项发现传达了一个清楚且重要的讯息，苏贞昌的团队已失去绝大多数民众的肯定和支持，毫无疑问地，这是其行政团队成立四年来“人民最火大”的时刻。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）