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

北部战区空军某部创新形式抓好群众性自我教育******

　　北部战区空军某部抓好群众性自我教育——

　　官兵任主角 激发“源动力”

　　■申建华 解放军报特约记者 王学峰

　　“我从小在新疆长大，亲眼见证了新时代十年家乡的巨大变化，对‘江山就是人民，人民就是江山’这句话深有体会。作为部队的新鲜血液，我们一定要立足岗位加强训练，争取早日成才建功……”初冬时节，北部战区空军航空兵某部“大学生士兵宣讲团”成员李梦雅登上讲台，结合自身经历分享学习党的二十大精神心得体会，引起热烈反响。据介绍，这是该部强化群众性自我教育，推动学习宣传贯彻党的二十大精神的一个缩影。

　　“广大官兵是部队主体，要充分调动蕴藏在群众中的智慧力量，实现人人教育、教育人人。”该部领导介绍，他们按照“上级+下级”联学、“编内+编外”联教、“线上+线下”联动的模式，通过让“主体”担主角的方式，最大限度发挥官兵的主观能动性。利用强军网、板报橱窗、宣传栏等载体，营造浓厚的学习氛围；组建“大学生士兵宣讲团”，举办“我眼中的非凡十年”群众性演讲，开展“兵演兵、兵唱兵”文艺创演活动，用兵言兵语阐释党的二十大精神；灵活组织对话交流课、仪式教育课、史馆沉浸课，采用“引评、述评、互评、点评”的方法，搞好学习讨论，激发教育“源动力”。

　　“党的二十大报告提出，全面加强练兵备战，提高人民军队打赢能力。我们只有把自身本领和武器装备练强练精，不断提高战斗力水平，才能制胜未来战场。”在该部开展的“兵眼看大会，变化我来谈”群众性大讨论中，某团干部韩延军的一番话说出了大家的心声。去年，他带领的团队在全国性装备维修职业技能大赛中取得优异成绩。

　　学习教育有实效，战备训练士气高。连日来，该部担负的某重大任务紧前推进，官兵们发扬连续作战的作风，对一个个新质战斗力建设难题发起攻关，呈现出不怕苦累、奋勇争先的喜人景象。