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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

港澳台侨工作顾问唐清慧：加强中小学校园足球教育******

　　中新网北京1月17日电 (记者 杜燕)北京市政协港澳台侨工作顾问、旅阿华侨唐清慧是北京市足球运动协会常务理事与副主席，多年来积极努力把阿根廷的足球技术、成功经验以及足球精神带回中国。正在召开的北京市政协十四届一次会议上，她谈到，足球水平的提高需要几代人持之以恒的努力，建议着力加强中小学校园足球教育，实现中国足球的振兴。

　　唐清慧多年来致力于推动中国和阿根廷两国在经贸、文化、体育等方面的交流与发展。她称，这些年在全国多个省份开展了校园足球工程，选拔足球教师，培训足球学子，并邀请阿根廷足球教练来中国，系统培训中国校园足球教练，对青少年进行足球知识普及，“要热爱足球，更要懂得足球。”

　　刚刚结束的2022年卡塔尔世界杯盛况空前，球星辈出，球迷既看到了欧洲强队娴熟的团队配合和高超的技战术打法，也欣赏到了南美球星的个人表演。唐清慧称，自己心系中国足球。在她看来，欧洲和南美足球的成功源自于完善的青训体系以及足球运动在当地的普及率。

　　调研中，她发现，目前一些学校学生体质健康问题比较突出，一些学校由于学业压力大没有开设足球教育类课后服务。在足球教育服务质量方面，缺乏规范的实施方案，一些学校聘请退役球员担任校园足球教练员，“但会踢不一定会教，会教不一定明白不同年龄段的孩子的需求”。

　　针对以上问题，她建议，创新“教会、勤练、常赛”足球教育健康促进模式，补充足球体育教师，如通过设置教练员岗位，吸纳优秀退役运动员、教练员、社会体育指导员加入足球教师队伍，或是通过政府购买服务的形式与相关专业机构等社会力量合作向中小学提供足球教育教学服务，缓解师资不足问题。

　　她还建议，学校应定制课后足球教育服务内容，搭建多样化的课后足球教育课程体系和赛事活动体系，强化“以赛促练，练赛贯通”的方式实现与课堂教学的互联。教育行政部门应该会同相关部门建立多元筹资机制，实行“财政补贴+有偿收费”的保障机制，激发足球教师和社会力量参与到课后足球教育服务工作的积极性。

　　唐清慧说，希望通过足球运动培养青少年团结进取的精神，“今后，仍将以足球为媒，推动中国和阿根廷的交流。”(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）