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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

去芝加哥品味文化包容（海外学子看海外）******

图为芝加哥千禧公园地标雕塑“云门”。

　　芝加哥是美国现代主义的起源地之一，世界上第一座摩天大楼就诞生在这里。时至今日，芝加哥仍然在建筑、艺术以及文学创作方面走在潮流前列。都会的繁华、激烈的变革与紧张的城市节奏，共同构成了芝加哥这座城市的面貌。

　　第一次来到芝加哥的游客会惊叹这座城市的繁华，高楼大厦鳞次栉比，沿密歇根湖可以看到芝加哥最具标志性的天际线：那是一道绵延数公里、由芝加哥摩天大楼构成的城市地标。市中心的密歇根大道是奢侈商品和酒店的聚集地，到了夜晚灯火通明，车辆行人川流不息，被称作“华丽一英里”。

　　“或许每一座大城市都是这样，你会爱上它，也会讨厌它，但这都不会影响到它。”这是我在第一次去芝加哥后写下的感想。面对这样一座繁盛的都会，个体往往会感到渺小。在这样的城市里，变化如此之快，节奏这般紧迫，似乎每一个人都被无形的力量裹挟着前行，只要踏进芝加哥，不由自主变得和这座城市的居民们一样行色匆匆。

　　然而，当对芝加哥的了解愈发深刻后，我逐渐意识到这座城市在匆忙与浮华的背后，有着更为生动、深刻的一面。

　　芝加哥如今的建筑风格起源于19世纪70年代。1871年芝加哥遭受了一场巨大的火灾，老旧的木质建筑大约有1/3被烧毁。为了迅速地完成灾后重建，负责重新规划芝加哥城市建筑的工程师们尝试使用钢铁框架和箱式结构来搭建房屋，并用石砖和混凝土来建造外墙。

　　出乎意料的是，这种快捷的建造方式和坚固耐热的建筑结构完全符合工业时代的城市建设要求，因此这种现代建筑风格很快被美国其他各大城市所使用，被称为“芝加哥建筑学派”。现在芝加哥每年10月会有一个周末作为“建筑开放日”，城市的公共建筑向游客和市民开放参观并提供讲解，以供更多人了解芝加哥这座城市对现代主义建筑所作的贡献。城市规划者和工程师们的卓越眼光固然重要，如今芝加哥的繁荣昌盛同样离不开万千为此付出劳动和汗水的人们。

　　芝加哥还是一座文化包容性极强的城市。来到芝加哥的人一定不能错过著名的千禧公园和芝加哥艺术学院，它们代表着芝加哥这座城市的文化精神。

　　千禧公园中央坐落着芝加哥的著名地标雕塑“云门”，这个长相酷似液态水银的雕塑会把周围的建筑和街道用一种哈哈镜式的扭曲方式折射出来，人与人、建筑与建筑在它的眼中都被融合成为一体，不再受现实中的界限所束缚。

　　芝加哥艺术学院更是充满了古典与现代的交融，18世纪的巴洛克风格雕塑、19世纪的印象派主义画作以及20世纪的波普艺术海报同时向观众呈现；从地域上来看，美国、欧洲、亚洲和非洲各地的艺术作品也都得到了同等的重视与体现。芝加哥的文化与艺术不只源于这座城市，它汇集了世界各地的精神财富。

　　留美期间，虽然我去过芝加哥多次，但仍期待继续探访。在我看来，芝加哥是现代文化的集大成者，它用开放包容的心态接纳着世界各地的人与文化，将世界联系得越来越紧密，不断拓展思想与文化的边界。

　　（许路明 文/图，作者系美国伊利诺伊大学香槟分校在读博士生）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）