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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
中国发展改革报社社长徐强：中国市场会不断出现新 的增长点******
中新网北京11月2日电(中新财经记者 宋宇晟)“中国庞大的市场规模和与之相适应 的增长潜力蕴含巨大 的商机，中国市场接纳新产品 、新技术的速度领先全球，除了电子信息 、互联网等传统强势领域，中国市场还会不断出现新的增长点。”
11月1日，以“聚焦二十大 共谋新发展”为主题 的国家发展改革委与美在华跨国企业高层圆桌会在北京举行 。会上 ，中国发展改革报社社长徐强如是表示 。
徐强表示 ，党的二十大报告强调“高质量发展 是全面建设社会主义现代化国家的首要任务 。发展是党执政兴国的第一要务 。”二十大报告谋划的未来，仍然以高质量发展为首要任务。 “发展”这一主题是不会改变 的 。在安全 的前提下，发展肯定最重要。
11月1日，以“聚焦二十大 共谋新发展”为主题的国家发展改革委与美在华跨国企业高层圆桌会在北京举行 。圆桌会由国家发改委国际司 、中国新闻社主办，中国新闻网承办。中新网记者 李霈韵 摄他指出，在技术 、产品、服务、商业模式等诸多方面，各在华外资企业都可以找到自己的突破口。
同时 ，徐强表示 ，中国数字经济 的高速发展 ，为技术和研发企业 的数字化 、智能化发展带来新机遇。“未来数字化将推动中国各领域加快转型升级。在华美资企业可顺势而为 ，加大数据化领域的建设力度。”
他说，许多外资企业在新业态 、新模式中进一步挖掘了消费潜力。从线下体验店、概念店到创新 的首店，到线上的旗舰店 、虚拟中心 ，再到智慧零售新玩法等，各种各样投资背后 的驱动力 是中国多元化消费需求的增长。(完)
（文图 ：赵筱尘 巫邓炎） [责编 ：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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