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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

应急管理部：1月各种自然灾害共造成13.98万人次受灾******

　　中新网2月4日电 据应急管理部网站消息，近日，应急管理部会同工业和信息化部、自然资源部、住房城乡建设部、交通运输部、水利部、农业农村部、卫生健康委、气象局、粮食和储备局、林草局、红十字会总会、国铁集团等部门和单位，对2023年1月全国自然灾害情况进行了会商分析。1月份，我国自然灾害以低温冷冻和雪灾为主，风雹、地震、地质灾害、干旱和森林火灾等也有不同程度发生。各种自然灾害共造成13.98万人次受灾，因灾死亡32人，一般损坏房屋1300余间，农作物受灾面积14.5千公顷，直接经济损失2.79亿元。

　　1月份全国自然灾害主要特点有：

　　一、寒潮天气影响范围广，西藏林芝雪崩造成重大人员伤亡

　　1月份，我国共出现4次冷空气过程，较常年同期略偏多，且前3次过程均达到寒潮级别，其中，13-16日为全国型寒潮过程，降温幅度大、影响范围广。受寒潮引发降温、大风和雨雪影响，福建、江西、云南等多地遭受低温雨雪和风雹灾害，农作物受灾面积14.4千公顷，直接经济损失2.79亿元。1月份，除华南和西南部分地区外，我国大部地区出现降雪天气。1月17日，西藏林芝市派墨公路多雄拉隧道出口处发生雪崩，部分车辆和人员被埋，因灾死亡28人。

　　二、地震活动总体平稳，四川泸定发生5.6级地震

　　1月份，我国大陆地区共发生4级以上地震10次，其中5级以上地震2次。最大震级为1月30日新疆沙雅6.1级地震，震中附近区域为人口稀疏的沙漠地区，未造成人员伤亡。1月26日，四川泸定发生5.6级地震，未造成人员伤亡。此外，1月28日，山西柳林县发生黄土崩塌灾害，造成4人因房屋倒塌埋压死亡。

　　三、西南地区有零星旱情，全国森林火灾形势稳定

　　1月份，全国大部地区土壤墒情总体适宜，西北东部、西南中部东部、华北中部北部等局部地区土壤中度以上缺墒，重庆、云南局地有零星旱情。截至1月底，黄河累计封河长度约969公里，封河和凌情平稳，未造成严重灾害损失。此外，1月份全国发生森林火灾24起，主要发生在广西、湖北、云南、湖南、河南、贵州、广东；未发生草原火灾。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）