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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
机场“掌灯人”，辛苦了！******
春运期间
全国各地机场航班大幅增加
一架架飞机平安起落的背后
离不开助航灯光机务员的帮助
这些机场“掌灯人”日复一日
在夜色中保障助航灯光
默默守护着旅客安全
每天穿梭于140个足球场大小的区域
保障1300多套灯具正常运行
夜幕降临
太原武宿国际机场跑道的尽头
助航灯光机务员乔昱翛(xiāo)
正带着徒弟维修跑道的指示灯
一架架飞机从他们头顶滑过
这巨大的轰鸣声
已经与他相伴十多年
在机场约99万平方米的停机坪和跑道上
共分布着1300多套灯具
乔昱翛和他的同事们
每天都要不停穿梭在这片
大小相当于140个标准足球场的区域内
保障每一只灯具正常运行
乔昱翛说，每一种助航灯光
都有其自己的作用
也跟民航和乘客的生命安全息息相关
“可能我们的一个细小差错
就会引起一个很大的灾难”
航班全部结束的深夜
是他们最繁忙的时刻
凌晨1点，塔台通知关灯
意味着一天的航班全部结束
这时，才是乔昱翛和同事们
最繁忙的时刻
正值一月一次的大检修
全组15个人
都要进入跑道全面检修灯光
从跑道的尽头开始
1300多套灯
几乎要挨个检查一遍
包括检查螺丝是否牢固
以及擦拭灯光透镜等
“我如果没有拧紧到位
松动的螺丝凸出来
就可能剐伤飞行器的轮胎
造成人员和设备的损伤”
乔昱翛解释
到了凌晨4点多
跑道上的气温降到零下10℃左右
所有的灯光全部检查完毕
再过一小时
新一天的航班又将开始起降
乔昱翛说
“干了这么多年
看着每一架飞机平安起落
每一名旅客安全落地
都和我们的付出有一份联系
就感到特别自豪
虽然我们干的只是一个小活儿
但完成的却是很大的一个使命”
为机场“掌灯人”点赞！
▌本文来源：央视新闻微信公众号(ID：cctvnewscenter)
制片人/王兴栋 主编/马玮璐
总台记者/韩逾昊 王钢 康晓宇
编辑/张宁 校对/高少卓
©央视新闻
(央视新闻微信公众号)
（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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