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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
美国加州发生枪击事件 致6人死亡******
中新社旧金山1月16日电 美国加利福尼亚州图莱里县当地时间16日发生一起枪击事件，造成6人死亡，其中包括一名17岁母亲及其6个月大的孩子。警方称，该起事件与贩毒集团有关。
《洛杉矶时报》报道称，16日凌晨3时30分左右，加州图莱里县戈申地区一处住宅内部及周围发生枪击事件。美联社援引图莱里县治安官迈克·布德罗的话说，一名17岁母亲和她怀中6个月大的孩子都被击中头部，二人遗体在事发住宅之外一条沟里被警方发现。随后，警方在事发住宅门口发现一名死者，又在住宅内发现两名死者以及一名男性伤者，他随后在医院不治身亡。
图为当日凌晨，图莱里县治安官办公室警员在案发现场展开调查。 中新社发 图莱里县治安官办公室 供图警方表示，该案中的一些死者可能来自同一个家庭。两名躲在拖车内幸免于难的女子告诉警方，涉事住宅内的人通过监控设备看到有人潜入，但已没有机会采取行动。
布德罗说，16日的袭击是贩毒集团有针对性的行动，至少涉及两名男性嫌疑人。据布德罗称，警方一个星期之前对该处住宅执行了毒品搜查令。当时，警方逮捕了一名嫌疑人，同时没收了枪支和毒品。
报道称，图莱里是一个人口不到50万的小型农业县。长期以来，在将毒品从墨西哥运往美国各地市场的跨国业务中，该地区发挥着巨大作用。数十年以来，当地一直是冰毒的生产地，也是合法和非法大麻的种植地。最近几年，图莱里县官员执行了数次与贩毒有关的逮捕。(完)
（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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