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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

巴基斯坦警方：白沙瓦市爆炸袭击者身穿警服混入现场******

　　中新社北京2月3日电 伊斯兰堡消息：据巴基斯坦《黎明报》报道，巴基斯坦开伯尔-普什图省警察部门负责人2日在新闻发布会上说，日前在白沙瓦市一清真寺发动自杀式爆炸袭击的袭击者当日身穿警服混入现场。

　　该负责人称，警方已追踪到袭击者的部分行动路线，并获取相关监控视频。从视频画面中看，事发前袭击者戴着头盔和面罩，骑着摩托车穿过主要的检查站，值班人员以为其是警察，遂没有进行检查。

　　警方还透露，估计袭击者在此次爆炸中使用了10公斤至12公斤炸药，加之清真寺建筑老化，因此造成重大伤亡。

　　据路透社2日报道，巴基斯坦警方认为袭击者背后是有组织的，调查人员称不排除袭击者有“内部协助”的可能性，警方已逮捕部分涉案嫌疑人。同时，警方也承认出现“安全漏洞”。

　　当地时间1月30日下午，巴基斯坦西北部开伯尔-普什图省首府白沙瓦市的一座清真寺发生自杀式爆炸袭击事件，事发时该清真寺内有数百人。据巴基斯坦媒体报道，该爆炸袭击事件已造成101人死亡。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）