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
“三无”船在广东惠东海域翻沉 3名落水者已成功获救******
中新网广州2月3日电 (记者 方伟彬)广东省海洋综合执法总队(以下简称“总队”)3日发布消息，1艘“三无”船舶在惠东海龟湾东侧8海里处翻沉，经彻夜施救，3名落水者已成功获救。
2日20时，总队接汕尾支队报告称，1艘“三无”船舶在惠东海龟湾东侧8海里处翻沉，船上3人落水，汕尾支队已派出4艘执法艇赶赴现场搜救，现需增援。
接报后，总队迅速组织惠州支队派执法艇增援，并向周边24艘作业渔船发送协助救援信息，同时请求海上搜救部门协调力量救援。汕尾、惠州支队6艘执法艇接令相继前往搜救。因落水人员无法提供准确位置，且海上能见度低，执法艇克服风浪过大危险在海上持续搜寻4个小时，仍未找到落水人员。22时30分，总队组织惠州支队再次派出执法艇前往搜救，也因风浪太大被迫从大星山炮台附近海域撤回。
一名落水者被救。 广东省海洋综合执法总队 供图总队指导惠州支队根据洋流及风向风速用系统模拟测算落水人员的漂流轨迹，并于2月3日7时30分第三次派出中国海监9056等3艘执法艇前往三门岛附近海域搜寻。8时35分，中国海监9056艇在三门岛东侧海域发现并成功救起第一名落水者。截至当日上午10时30分，另两名落水者也先后被海洋石油258船和海警船救起。至此3人全部获救。
目前，除1人因生命体征较弱正在接受救治外，其余2人身体状况良好。经了解，3名落水人员于2月2日15时许从深汕合作区鲘门百安角驾驶“三无”快艇出海钓鱼，因风浪过大，在百安角对出海域倾覆落水。(完)
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