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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

节气专家说之小寒******

　　每到公历1月5日前后的时候，我们就会迎来小寒节气。小寒，说明这个时候非常寒冷，但实际上小寒和紧接其后的大寒，都是一年当中最寒冷的时节。

　　在这样的一个时间段里，河水结的冰已经非常厚了。早在《周礼》当中就有记载在这个时候藏冰的做法，专门有人来负责和冰有关的事宜，叫“凌人”。那这个就是关于古人怎么样利用自然之物，来顺利地度过一年四季，春夏秋冬。夏天非常炎热，不像我们现在有冰箱有空调，可以调节温度。那古人没有，但他们想出了办法，就是在冬天的时候为夏天做好准备。所以在小寒时节就有藏冰的做法，《诗经》里面就有讲说，“二之日凿冰冲冲，三之日纳于凌阴”，就是把冰取下来之后放到专门的场所。在清朝，仍然保留着凿冰的做法，我们前面讲到过，每到立夏日、伏日的时候，皇帝都会颁赐给大臣一些冰。

　　除了藏冰以外，古人也发明了很多的冰上的游戏和竞技，这就是冰嬉。在北京，明代就有记载，大家会有冰上的嬉戏活动，尤其是在什刹海、中南海一带。现在的故宫博物院当中，还藏有冰嬉图。我们从冰嬉图上是可以看到当年清朝宫廷当中非常盛大的冰上运动，场面非常壮观。

　　还有一个“二十四番花信风”的习俗，也是从小寒节气开始算起的。节气三候，从小寒到谷雨，总共是八个节气，总共是二十四候。在小寒这个节气里有三种花应时开放，一种是梅花，一种是山茶花，一种是水仙花。梅花大家都道其性情高洁，和梅兰竹菊构成“四君子”，又和竹松构成“岁寒三友”，在中华传统文化当中有非常高的地位；山茶花也是一种非常美好的象征；水仙花在北京被称为“年花”，小寒的时候，人们买来水仙花，晒水仙，经过一段时间的培育，到了春节的时候正好开放。水仙花和春节的喜庆、团圆，春天将至的特点结合起来，特别能够为春节增加色彩。

　　文字：王雅馨

　　统筹：杨静仪

　　来源：首都之窗

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）