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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

新春走基层丨冰天雪地“冬”游热——甘肃文旅复苏一线见闻******

　　新华社兰州1月10日电题：冰天雪地“冬”游热——甘肃文旅复苏一线见闻

　　新华社记者郎兵兵、崔嘉琪、张智敏

　　峡谷绝壁冰瀑凝碧，高山雪道洁白闪耀，大城小镇冰雪盛会纷呈……入冬以来，甘肃各地冬季旅游持续升温，以赏冰玩雪为主题的周边游、短途游方兴未艾，众多旅游景区和滑雪场正在严寒中快步复苏。

　　这是官鹅沟景区冰瀑景观。新华社记者 张智敏 摄

　　隆冬时节，走进位于陇南市宕昌县的官鹅沟景区，夏日碧波荡漾的湖泊换上了蔚蓝色的“冰装”，悬崖峭壁上奔流不息的瀑布凝结成了壮观的冰瀑、冰挂，令游客赞叹不已，他们纷纷掏出手机拍照打卡，收藏这份难得一见的冰雪奇缘。

　　“听朋友说官鹅沟冬天特别美，还可以看冰瀑，所以周末特意赶过来玩。”1月8日，来自重庆的游客张易说。除了自然风光，景区内还设置了趣味滑雪项目供游客免费体验，眼前处处是欢声笑语的景象。

　　官鹅沟景区管理委员会主任罗刚介绍，今年官鹅沟景区特意打造了雪雕观赏、滑雪运动、冰雪旅游摄影比赛等活动，吸引周边市县及本地游客观光游玩。

　　这是第五届“相约乌鞘岭·冰雪嘉年华”冰雪艺术节启动仪式现场。天祝县融媒体中心供图

　　1月8日，第五届“相约乌鞘岭·冰雪嘉年华”冰雪艺术节启动仪式在武威市天祝藏族自治县的乌鞘岭国际滑雪场举行。在活动现场，藏族姑娘们跳起欢快的锅庄舞，专业选手从海拔近2800米的高山翩然滑下，在洁白闪耀的雪道上留下优美弧线，让游客连连叫好。在游玩区域内，有双板滑雪、雪圈、儿童雪地摩托车等多种娱乐项目，大人小孩都能参与，其乐融融。

　　“我是第一次学单板，在教练的指导下，很快就入门了。”酒泉市游客陆星毓说，现场十分热闹，这次旅游总体体验非常好。

　　甘肃兰神国际旅行社董事长裴建宏说，近期甘肃多个市州都在举行冰雪文化旅游节，积极推介冰雪旅游项目产品，现场客流量都很可观，随着春节临近，返乡人员增多，冰雪旅游消费有望迎来一波小高潮。

　　1月1日，游客在岷县牧马滩首届冰雪旅游节上参观游览。岷县融媒体中心供图

　　不仅城市周边和景区里的冰雪盛会热火朝天，一些县区通过发掘冰雪资源举办冰雪旅游节也渐成时尚。1月1日，定西市岷县牧马滩首届冰雪旅游节开幕式在麻子川镇举行，冰雕城堡、彩色花灯及滑雪道等将昔日牧马滩装扮成了一座冬日童话小镇，当地人们竞相前来参加这场家门口的冰雪盛会。

　　甘肃省文化和旅游厅厅长陈卫中介绍，甘肃策划推出了一批具有地方特色的冰雪、温泉、生态、乡村、体育、康养、民俗等冬春季旅游优质产品，满足群众冬春季出游需求。同时也大幅释放政策优惠，敦煌莫高窟、张掖七彩丹霞、平凉崆峒山等330多家景区推行景区门票减免优惠政策和免门票开放，占全省A级旅游景区总数的85%。

　　统计数据显示，今年元旦假日期间，甘肃共接待游客242.5万人次，实现旅游收入11.6亿元，全省旅游呈现出强劲的回暖复苏态势。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）