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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
美国冬季风暴肆虐：上千航班取消 这地进入紧急状态******
中新网2月3日电 综合美媒报道，连日来，冬季风暴持续在美国肆虐，多州出现冻雨、冰雪等恶劣天气，大片地区路面结冰。受此影响，上千架航班被取消，数十万人遭遇断电，不少学校也被迫停课。
当地时间2月2日，美国得州受冬季风暴影响，遭遇严寒和冻雨袭击，导致断电，道路结冰。据美联社报道，俄克拉荷马州、阿肯色州、路易斯安那州、田纳西州西部，以及密西西比州北部等地，均发布了关于冬季天气的注意事项和警告。气象预报员奥拉维克还说，“得州各地的确看似会更糟，得州西部和西南部各地已经出现大面积的冰雨。”
航班跟踪服务Flight Aware网站的数据显示，截至当地时间1日，美国已有2300架航班被取消，包括达拉斯-沃思堡国际机场四分之三的航班和达拉斯拉夫菲尔德机场超过三分之二的航班。
恶劣天气还导致不少学校停课。田纳西州孟菲斯谢尔比县的学校宣布，鉴于冻雨天气和危险路况，2日取消课程，该学校系统为大约10万名学生提供服务。有着大约14.5万名学生的达拉斯学区也于1日宣布取消课程。
1月31日，美国伊利诺伊州，一名行人走在人行道上。冬季风暴还造成了大范围停电。美国电力监测网站“Power Outage”数据显示，得州2日晚有超过28万用户断电，低于当天早些时候的43万。停电最普遍的地区是奥斯汀，在首次停电近两天后，15万名客户的不耐烦情绪不断上升。自1日以来，当地一度有约30%的用户受到停电影响。
受冰雪天气影响，阿肯色州州长桑德斯1日宣布进入紧急状态。声明还称，道路结冰导致食品、药品和其他必需品的运送出现积压情况。
此外，本周在得州、阿肯色州和俄克拉荷马州，道路冰冻引发的交通事故已导致至少10人死亡。
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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