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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

戏曲艺术焕发新的魅力和风采(4)******

以文化人，戏曲艺术在素质教育中具有得天独厚的优势。戏曲艺术蕴涵丰厚的育人资源，其中德在艺先的职业操守、精益求精的专业态度、唱念做打的过硬功夫、真善美的心灵沟通、勤学苦练的执着精神，与我们的育人目标要求高度契合。要结合新的时代条件深化对接融合，充分激活戏曲艺术以文化人、以艺润心、以美培元的功能，提升学生的审美能力和人文素养，培养创新精神和实践能力，塑造健全的人格。持续深入开展戏曲进校园、进社区、进乡村，助力提高全社会道德修养、文明程度和审美水平，培育时代新风新貌。

以艺通心，戏曲艺术在文化交流中扮演交流使者的重要角色。上世纪，京剧大师梅兰芳到国外访问演出引起的巨大轰动，新中国成立后，戏曲艺术在外交领域的亮眼表现，至今仍为人津津乐道。进入新时代，深化文明交流互鉴，推动中华文化更好走向世界，为戏曲艺术服务大局提供了更为有利的环境、更为广阔的舞台。要围绕增强中华文明传播力影响力，坚守中华文化立场，创新戏曲传播方式和手段，讲好中国故事、传播好中国声音，精彩书写戏曲艺术新篇章。

新征程上，中国戏曲学院将继续立足戏曲教育主阵地，与广大戏曲工作者一道，传承中华文化基因，展现中华审美风范，繁荣发展戏曲事业，使中华戏曲艺术更好地走向未来、走向世界。

（作者为中国戏曲学院党委书记）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）