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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

贵州省17部门联合出台社工人才高质量发展实施意见******url:https://m.gmw.cn/2023-01/06/content_1303246391.htm,id:1303246391

　　1月5日，记者从贵州省民政厅获悉，近期，贵州省民政厅牵头与省委组织部、省委政法委、省委编办、省人力资源社会保障厅等17部门联合印发《关于加快推进贵州省社会工作专业人才队伍建设高质量发展的实施意见》(以下简称《实施意见》）。据悉，这是进一步贯彻落实《贵州省“十四五”人才发展规划》和《贵州省重点人才五年倍增行动计划》，继《贵州省社会工作者薪酬体系指导意见（试行）》后，出台的又一重要政策文件。

　　《实施意见》明确了“十四五”时期贵州省社工人才发展的发展目标、指标任务和办法举措，对当前和未来贵州省社工人才发展具有十分重要的指导意义。《实施意见》表明，“十四五”时期贵州省将建成1509个社工站，实现乡镇（街道）社会工作服务全覆盖；社工人才队伍突破10万人，其中持全国社会工作者职业资格证书人才达到5000人、新增社会工作重点人才不少于400人、社会工作专业毕业生累计超过7500人；社工人才支撑平台不低于100家。《实施意见》提出加快建设贵州省社工人才发展阵地，做好顶层设计和战略谋划，持续树立“社工黔行”品牌形象；完善政府购买社会工作服务机制，加快建立社工人才资源竞争优势，增强相关部门对社工人才的自主培养能力，力争在相关领域形成一批社工人才。

　　《实施意见》要求各地建立社工人才工作协调机制（或联席会议制度），自觉接受当地党委人才工作领导小组考核，定期督促社工人才工作落实情况，建立负面清单和通报考评制度，确保社工人才各项指标任务顺利完成。《实施意见》强调，相关部门是本行业领域社工人才队伍的培养主体，要定期总结系统内社工人才队伍建设发展情况，按照实际需要分类开发、设置和配备社会工作专业岗位，落地落实岗位薪酬待遇。要优先开发面向基层、服务群众的社工人才专业岗位，优化整合社会服务项目，将政府购买社会工作服务项目所需资金统筹安排进预算，让社工人才投身基层、安心工作。

　　据了解，《实施意见》从起草到出台耗时一年多时间，全面总结了近年来全省社工人才发展积累的实践经验，深入分析了当前贵州社工人才发展面临的新环境、有利条件和制约因素，通过大量调研走访，广泛听取相关部门、基层单位、专家学者和一线社工的意见建议，最终推动文件出台。据悉，《实施意见》在厘清社工人才类别，拓展社工人才发展领域，丰富社工人才培养渠道、强化社工人才激励措施等方面呈现诸多政策亮点。（贵州日报天眼新闻记者陈龙）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）