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

福建泉州抢救“迁台记忆” 已征集档案2000多件******

　　中新社泉州1月9日电 (记者 孙虹)“迁台记忆”档案文献是承载两岸同胞共同记忆的主要载体，是“两岸一家亲”的有力证明。福建省泉州市台湾同胞联谊会会长苏悦9日接受中新社记者采访时表示，泉州“迁台记忆”档案征集工作初见成效。

　　2021年5月，泉州在福建率先启动“迁台记忆”档案文献抢救征集工作。截至目前，泉州已征集各类“迁台记忆”档案文献资料2000多件，其中包括信件、户籍、凭证、图书资料、纸质照片、录像、口述实录采集等。

　　苏悦表示，“迁台记忆”档案征集仍存在征集线索少等问题，应加大力度继续推进“迁台记忆”档案征集工作。

　　作为台湾汉族同胞的主要祖籍地之一，泉州与台湾隔海相望，地缘相近、血缘相亲，台湾人口中祖籍泉州的约占44.8%。历代迁往台湾落地生根的泉州籍先民，在两岸混居、求学、信仰、工作、通婚等活动中，留下大量真实反映两岸社会变迁、承载民族记忆的最原始而珍贵的档案文献，统称“迁台记忆”档案文献。

　　苏悦指出，而今，当地老一辈台胞台属几近古稀，民间对“迁台记忆”档案文献的保护意识薄弱，档案文献实体散佚损坏严重，口述档案项目较少，泉州民间“迁台记忆”着实面临着消逝风险。

　　为此，苏悦在正于此间召开的泉州市两会上提出，建议泉州设立“迁台记忆”档案工作专项保障资金，用于实地走访、线索征集、整理修裱、建设“迁台记忆馆”等工作；深入挖掘“迁台记忆”里的两岸故事，扩大宣介辐射面，引导更多人参与保护、收集“迁台记忆”档案文献。

　　苏悦还建议，依托高校、科研机构、档案机构的专业力量，通过座谈、研讨等形式，充分挖掘“迁台记忆”档案文献的历史价值和学术价值，活化利用“迁台记忆”档案文献。(完)