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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

拜登宣布迪斯将卸任白宫国家经济委员会主任******

　　中新社华盛顿2月2日电 (记者 陈孟统)美国总统拜登2日宣布，布赖恩·迪斯将卸任白宫国家经济委员会主任一职。但他并未公布这一白宫经济团队核心角色的继任人选。

　　近期，拜登加大了赴地方宣介其经济政策和执政成果的密度，并着手调整白宫核心幕僚的人事布局。这是继白宫幕僚长“换将”后，拜登在一周内再次宣布白宫高级顾问的人事变动。

　　迪斯(Brian Deese)现年44岁，拥有耶鲁大学法学博士学位。在奥巴马政府时期，他曾先后担任白宫国家经济委员会副主任、白宫行政管理和预算局副局长及代局长等职。

　　拜登在声明中评价迪斯“具备将复杂政策挑战转化为具体行动的独特能力”，并肯定迪斯为推动疫情纾困法案、基建法案、削减通胀法案等重大立法所做的工作。

　　白宫国家经济委员会主任负责协调和制定政府主要经济政策，是美国总统经济团队的核心人物。对于迪斯两年来的工作评价，美国舆论认为，迪斯虽然协助白宫完成了多项重大经济议程的立法工作，但困扰美国经济的高通胀问题也是其任内的“政策遗产”之一。

　　白宫没有宣布迪斯的下一步工作去向。对于他的继任者，《纽约时报》援引知情人士的消息称，美联储副主席布雷纳德和美财政部副部长阿德莫耶有可能是白宫国家经济委员会主任的潜在人选。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）