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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

哈尔滨志愿者为重点人群上门问诊******

　　“高压130，低压70，奶奶，您疑似患新冠的症状都是血压高带来的，您身体好着呢，别乱想，按时吃药，好好睡觉，养好身体。就算真得了，咱也能治好。”日前，黑龙江省哈尔滨市的防疫志愿者陈静来到南岗区奋斗路街道分部社区王奶奶家，在她吃完降压药3个小时后，再次给她量了血压，为她疏解心理负担。

　　王奶奶今年90岁了，看电视新闻上讲新冠病毒感染症状，加之这两天上不来气，伴有头晕、发胀，总感觉自己也“中招”了，吃不香、睡不着，心里特别恐慌。

　　“不确定是不是真阳了，大冬天去医院折腾不说，还容易感染。”王奶奶家人想到前几天小区微信群里发布的电话，有志愿者可以答疑解惑、上门问诊，便联系社区说明了情况。

　　陈静是哈尔滨一家民营医院的医务工作者，前段时间看到市里招募防疫志愿者，第一时间报了名。她利用休息时间和元旦假期给社区居民指导患病后如何用药和恢复期调理，为重点人群提供上门问诊服务。“最近几天，像王奶奶一样的‘幻阳’老年人特别多，而且很多都是卧床有基础病的，去医院很不便。不去医院吧，老人又一直不放心，我们看过之后，老人和家人就彻底放心了。”陈静说。

　　为协同做好疫情政策宣传、健康教育、感染者居家治疗管理、购药送药和服务保障等工作，2022年12月19日，哈尔滨市面向全市各级志愿服务组织、社会各界服务团体和广大市民招募防疫志愿者。目前已有2000余名志愿者就近就便参与，协助做好居家隔离人员和老、弱、残、孕等重点人群联系就医求药和药品生活物资代送，加入社区、村屯网格群开展线上医疗咨询，到定点医院协助开展医疗救治、预检分诊、医疗秩序维护，协助开展疫苗接种点秩序维护和疫情防控政策宣传等志愿服务。（张士英）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）