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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

《福建省红色文化遗存保护条例》正式施行******

本报讯 《福建省红色文化遗存保护条例》（简称《条例》）于1月1日起正式施行。《条例》对福建红色文化遗存在保护原则、调查认定、保护管理、传承利用等方面作出明确规定。

福建是革命老区，也是红色资源大省，但一些地方和单位对红色资源保护还存在责任不明确、认定标准不一、维护修缮滞后、教育功能不足等问题。因此，通过立法明确保护责任、强化保障措施、促进红色资源保护利用和红色文化传承十分必要。

在红色资源调查认定方面，《条例》明确设区的市范围内的红色文化遗存由设区的市人民政府确定的红色文化遗存管理部门认定和公布，同时细化了公示制度，对实践中在公示期间有异议的情形作了具体规定。

在红色资源保护管理方面，《条例》规定尚未登记公布为文物的不可移动红色文化遗存，因重大公共利益需要进行异地保护的，建设单位应当制定迁移异地保护方案，并征求相关部门意见。《条例》还规定了在不可移动红色文化遗存保护范围内禁止的行为，其中明确禁止开展与遗存环境氛围不相协调的经营或者娱乐活动。

在红色资源传承利用方面，《条例》规定干部教育培训机构应当将红色主题教育纳入教学课程，利用红色文化遗存开展现场教学、主题教育等教学活动。 （文旅）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）