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
沙巴举行“二战”英烈祭奠仪式******
中新网哥打基纳巴卢1月21日电 (陈悦 魏源)纪念沙巴抗日烈士的“二战”英烈祭奠仪式21日在马来西亚沙巴哥打基纳巴卢神山游击队纪念公园举行。
中国驻哥打基纳巴卢总领事黄世芳，沙巴州首席部长哈芝芝代表、副首席部长兼农业渔业部长杰菲里，沙巴州政商军警各界代表，驻马外交领事和军方机构代表及烈士遗属200余人出席活动。
黄世芳总领事向烈士纪念碑鞠躬致意 哥打基纳巴卢总领馆 摄清晨的神山游击队纪念公园内苍翠挺拔、庄严肃穆，黄总领事将花圈摆放在纪念碑前，并上前仔细整理花圈缎带，鞠躬致意，寄托对“二战”牺牲英烈的深切缅怀和崇高敬意。
沙巴州各界代表，驻马外交领事和军方机构代表及烈士遗属200余人出席活动 哥打基纳巴卢总领馆 摄“二战”期间，沙巴人民及当地华侨为反抗日军侵略和占领进行了英勇斗争，其中以沙巴华侨郭益南等人率领的“神山游击队”影响最大。游击队于1943年发起抵抗运动并重创日军，后因寡不敌众先后被俘。1944年1月21日，176名游击队员遭日军残忍杀害，其中绝大多数为华侨。1949年，哥打基纳巴卢市政府于游击队员遇难地设立纪念碑，并于每年1月21日举办祭奠仪式。(完)
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