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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

卫冕冠军纳达尔遭横扫出局 ******

　　北京时间18日下午，在2023澳网男单第二轮焦点战中，卫冕冠军、头号种子纳达尔带伤作战，未能发挥出全部实力，以0比3(4比6、4比6、5比7)不敌美国选手麦克唐纳德，无缘第三轮。今年初就多次被问到是否会退役的纳达尔，将再次面临相似问题的拷问。

　　在2022赛季，关于纳达尔退役的猜测已甚嚣尘上。35岁的纳达尔用两个大满贯冠军回应了退役传闻。然而，进入2023年，当纳达尔在联合杯中输给卡梅伦•诺里后，再次面临是否有退役计划的问题。对此一向好脾气的纳达尔也有些郁闷，话也不中听了起来：“我不就是输了一场比赛吗，不是吗？”纳达尔说，“每次我来参加记者招待会，似乎都是要退役了，大家只对我的退役感兴趣。我的意思是，目前情况并非如此。当这一天到来时，我会让你们知道。不要继续问退役，因为我是来打网球的。”

　　来到2023澳网，卫冕冠军纳达尔在首轮比赛中表现不错。首轮获胜后，纳达尔拿到职业生涯第1068胜，追平了伦德尔并列历史第三位。纳达尔也表示非常满意：“如果放在过去6个月整体来看，今天的胜利是一个非常积极的开始。”

　　可惜纳达尔还是在澳网输给了时间。在第二轮与麦克唐纳德苦战2小时30分后，纳达尔三盘遭对手击败，就此无缘卫冕。纳达尔也将损失近2000分的冠军积分，即将从世界第二的位置跌落。接下来，如果德约科维奇能够躲过伤病的困扰，拿到澳网第十冠，将不仅在世界排名上重回第一，还将追平纳达尔22个大满贯奖杯的纪录。

　　本版文/本报记者  褚鹏

　　统筹/王咏

　　(《北京青年报》2023年01月19日第A10版)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）