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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

台湾近期发生多起火灾事故造成人员伤亡******

　　中新社台北1月28日电 台湾台中市一处民宅28日发生火灾，造成一死一伤，起火原因有待厘清。近期台湾各地已发生多起火灾事故造成人员伤亡或财产损失。

　　综合中央社、联合新闻网、中时新闻网等台湾媒体报道，28日凌晨4时许，台中市丰原区一栋四层民宅发生火灾。消防人员扑灭一楼火势后救出一名烧伤男子，另在三楼发现一名76岁女士已无呼吸心跳，经送医急救后宣告不治。

　　台湾近期发生多起火灾事故造成人员伤亡。高雄市凤山区一栋三层加盖建筑26日发生火灾，消防人员到场救援并在楼梯间发现一具焦尸，为屋内约90岁的独居老人；台中市乌日区一处平房24日发生火灾，男性屋主死亡；该市大雅区一处民宅21日发生火灾，造成一死一重伤，另有一名男童烧伤。

　　宜兰市东港路一民宅25日因燃气管线破损发生爆炸并着火。附近民众称，威力大到房子都上下震动，整条巷子一片狼藉，共波及17户，造成6人受伤；基隆市暖暖街一栋民宅26日失火，2人送医救治。

　　此外，多起火灾事故造成民众财产损失。台南市永康区一家塑料生产厂26日发生火灾，附近8户居民受损；安南区海西段一处空地25日因非法堆置大量木材而失火；同日，新北市新庄区一栋大楼的电信机房发生火灾，消防人员共疏散85名用餐民众及60名餐厅员工。

　　消防部门提醒，房屋设施老化、不当使用电器、非法堆积杂物、工厂违规生产等是造成火灾的主要原因。春节期间易发火灾，民众更要小心应对，做好防火措施。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）