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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

3月约战新西兰,国足能实现“稳赢”吗?******

　　主帅虚位以待 热身先被安排

　　3月约战新西兰，国足能实现“稳赢”吗？

　　“消失”了近一年的国足，终于有了新动态。2月1日，国足热身赛计划终于尘埃落定，中国足协官方宣布国足将在3月23日和26日与新西兰国足进行两场热身赛。

　　时隔三年半，国足终于再次得到了国际A级友谊赛的比赛机会。

　　毫无疑问，与国际排名不如自己的新西兰进行热身，国足的目标就是赢球找找自信。但令人尴尬的是，虽然热身赛时间已经确定，但更加关键的球队主帅及集训成员的人选问题却尚未有明确答案。

　　2019年6月11日，国足曾在前任主帅里皮的带领下，在天河体育中心约战塔吉克斯坦。此后三年半的时间，国足再也未组织国际A级友谊赛。在备战40强赛和12强赛期间，也只是与几支中超球队或国字号梯队有过交流，热身效果很难得到保证。

　　在这种情况下，国足的此次热身赛机会显得尤为宝贵。目前，新西兰国家队世界排名第105位，国足则排在第80位。

　　从排名上看，国足有望通过两场热身赛找一找在12强赛中失去的自信，同时为新的世界杯周期开一个好头。

　　不过，国足要想赢下两场比赛，也并非易事。历史上，新西兰国家队与国足曾有过三次交流，国足均与对手1:1战平，难分胜负。此番作战，新西兰拥有主场加持，这将成为他们在比赛中的有利因素。

　　同时，球队人员构成的不确定性，更让国足难言“稳赢”。自去年3月底结束12强赛以来，这支最受关注的国字号球队近乎呈“解散”状态，近一年的时间里没有开展任何形式的集训。

　　直至今日，球队主帅由谁担任，仍没有人给出明确的答案。主帅迟迟未定，集训阵容的确定更是无从谈起。

　　从目前的情况来看，在扬科维奇确认担任U24亚运队主帅的前提下，李霄鹏有可能继续履行主教练合同，带领球队赴新西兰作战。但可以肯定的是，新一期国足集训队阵容，较12强赛相比，将有不小的“换血”。

　　去年的12强赛，国足阵容平均年龄接近30岁，更新换代势在必行。在最后几场比赛中，李霄鹏有意增加高天意、戴伟浚、朱辰杰等年轻小将的出场机会，就是在为新一期国足铺路。新的世界杯周期，新、中生代球员将挑起大梁。

　　12强赛的失利，让不少球迷4年的等待化为泡影。如今这支近一年未集训、主帅尚未敲定且面临更新换代的国足，想在“弱旅”身上取得“开门红”，恐怕也没有外界想的那样乐观。(记者 季禹)

　　(来源：齐鲁晚报 2023年02月02日 A09版)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）