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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
应急管理部调度部署春节假期安全防范工作******
中新网北京1月19日电 (记者 陈溯 郭超凯)记者19日从中国应急管理部获悉，应急管理部18日召开视频调度会议，全面分析春节假期安全风险特点，对安全防范工作进行再动员再部署再落实。
会议指出，今年春节正处疫情防控转段的关键期，各种不确定不稳定因素明显增多，客流剧增对安全管理造成冲击，高危行业高负荷运行加大安全风险，疫情变化带来新挑战，自然灾害防范压力很大。各级应急管理部门和消防救援队伍要切实提高政治站位，深刻认识做好今年春节安全防范工作的特殊重要性，务必保持高度警惕，切实增强责任感紧迫感，牢牢守住不发生重特大事故的底线。
会议要求，要把握节日特点，有效稳控公共安全形势。抓好消防安全，加强对人员密集场所的安全检查，确保消防设施完好、电气燃气设备安全、逃生通道畅通、值班人员在岗。联合有关部门对诊疗压力大的基层和农村医疗机构加强安全检查，强化养老机构消防安全指导；协调抓好春运和旅游安全，推动有关部门和基层组织对“红白事”占道、马路市场问题开展专项整治，加强农用车载人治理，继续加大对长途客车、民航高铁、客船轮渡等安全检查力度，加强对高风险游乐设施隐患排查整治；配合做好大型聚集性活动安保，对各地举办的大型活动要提前介入，督促制定完备的应急预案，前置救援小组，确保出现紧急情况第一时间有效处置。同时，要加大节假日安全科普宣传力度，引导群众主动识险避险，做好自身安全的第一责任人。要深刻吸取教训，坚决遏制高危行业领域重特大事故。各地要保持节日期间监管执法力度不减，督促落实矿领导带班下井和危化重大危险源安全包保责任制度，加强灾害严重、大班次等重点矿井检查巡查，对检维修、动火、有限空间等高危作业落实安全保障措施。其他高危行业领域也要紧抓不放，尤其要强化烟花爆竹生产、销售、储存、燃放各环节安全管控，重拳打击各类“黑窝点”；加强对冶金、建材等重点工贸企业和不停工重大建筑工程的安全检查，及时消除事故隐患。
会议强调，要强化应急准备，有力有效应对冬季自然灾害。做好雨雪冰冻灾害应对准备，加强节日期间灾害预警、风险提示和防灾避险指引，进一步完善与有关部门的信息共享和协调联动机制，提前落实预案、力量、物资和技术保障等应急准备；严密防范森林火灾，教育引导群众春节文明祭祀，对重点林区协调开展巡查检查和联合执法，严格野外火源管控，坚决遏制人为因素引发火灾；做好节日救灾救助工作，前期下拨的救灾资金和物资要确保到户到人，节日期间受灾的要及时启动救灾响应，千方百计保障好群众基本生活，确保温暖过冬。要严明纪律规矩，从严抓好节日期间机关和队伍管理。严格应急值班备勤，精心安排春节期间的值班值守，严格落实信息报告制度，消防救援队伍和安全生产专业救援队伍要提高勤务等级，针对冬季灾害特点强化装备、力量准备，确保关键时刻拉得出、冲得上、打得赢。(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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