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

春运节前客流最高峰即将到来 广铁错峰加开列车******

　　中新网广州1月17日电 (郭军 郭静 胡靖)记者17日从广铁集团获悉，广铁集团当日预计发送旅客161万人次，旅客发送量已恢复到2019年同期的88.3%。其中，广东地区发送旅客114.7万人次，同比2022年春运增长5.2%，恢复到2019年同期的89%。

　　1月14日至16日，广东地区铁路客流持续高位运行，日均发送旅客159万人次，返乡流、探亲流、旅游流叠加成为客流主体。其中，14日、15日深圳北站旅客发送量持续在26.5万人次以上高位运行，连续两天打破该站建成运营以来单日运客26.4万人次的最高纪录。

　　据广铁集团客运部介绍，今年春运客流高峰，广东地区发送客流集中，京广、南广、贵广、杭深等高铁线路及广深城际、广珠城际、广深港等管内高铁线路迎来大客流出行。其中，14日、15日，赣深高铁发送旅客量连续两日突破历史峰值4.6万人次，日均达到5.8万人次。根据客票预售情况和候补购票数据，广铁集团1月18日将迎来春运首个客流最高峰，预计发送旅客164.8万人次。

　　为倡导旅客错峰出行，17日广铁集团对粤港澳大湾区去往武汉、南昌、南宁、长沙、潮汕等重点方向，加开213对旅客列车(含动车组列车)，为旅客提供更多出行选择。

　　目前，节前广东地区余票如下：

　　广州南站：前往成都、重庆、昆明、贵阳、娄底、邵阳、宜昌、襄阳、郑州、合肥等各方向有少量余票；前往上海、杭州、宁波、珠海等方向尚有余票。

　　广州站：前往成都、重庆、娄底、邵阳、南昌、郑州等各方向有少量余票；前往上海、杭州、宁波等方向尚有余票。

　　深圳北站：前往昆明、贵阳、湛江、柳州、宜昌等各方向有少量余票；前往上海、杭州、宁波、福州、厦门等方向尚有余票。(完)