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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

“空调樱桃”受市场热捧******

　　本报记者 苏大鹏

　　正月里，辽宁大连瓦房店市得利寺镇气温直逼零下10摄氏度，而这里的大樱桃却已经上了市，最高能卖到300多元一斤，许多果农因此走上了致富道路。近日，记者走进得利寺镇芦屯村种植户李长林家的樱桃棚探访。

　　一入樱桃棚，温暖的空气迎面扑来，成熟的大樱桃红彤彤连成片，李长林正忙着采摘樱桃。“节日期间，找我们订樱桃的人格外多。”李长林说。

　　为何这里的樱桃能在天寒地冻的季节上市呢？“通过精确控温，可以让樱桃树休眠时间提前，能提早收获大樱桃。”樱桃棚里，李长林指着空调设备告诉记者。

　　2019年，李长林在当地率先将制冷设备引入大棚。每年八九月份，他用空调把大棚温度控制在5摄氏度以下，让樱桃树提前进入40多天的休眠期。此后，通过调节使大棚温度逐渐升高，完全模拟樱桃的自然生长环境。经过两年多摸索，大樱桃成功在新春前上市，获得了良好收益。如今，在李长林的带领下，芦屯村一批村民种植起了“空调大樱桃”。红红火火的大樱桃，如今每年可为当地种植户额外创造近3万元人均收入。

　　起初，高负荷用电对当地的农村电网带来了挑战。2021年，国网瓦房店市供电公司在得利寺镇新立杆塔302基，新上变台25台，将32.5公里裸导线全部换成绝缘线，为小镇樱桃产业提供了强劲的电力保障。

　　有了稳定的电力供应，空调就可以在大棚里大显身手。当地村民告诉记者，反季樱桃和应季樱桃的品质相同，虽然价格不菲，但一上市就受到市场热捧，供不应求。

　　如今，得利寺镇越来越多的果农开始从事反季节种植，卷帘机、自动温控、除湿机、滴灌等设备也都进入了大棚。得利寺供电所所长孙承洪说，为保障供电，该所成立了共产党员服务队，提供“一站式”服务，定期上门为客户安装、检修电力线路及电器设备，保证果农用上放心电。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）