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
约翰逊将撰写回忆录，讲述在唐宁街担任首相的经历******
中新网1月17日电 据路透社16日报道，英国前首相鲍里斯·约翰逊与哈珀·柯林斯出版集团达成协议，将撰写一本回忆录，讲述他在英国近代史上最具戏剧性的时期内，在唐宁街担任首相的经历。
资料图：英国前首相约翰逊。据报道，哈珀·柯林斯16日表示，已与约翰逊签署一项出版协议，但没有透露他将获得多少报酬或该书何时出版的任何细节。
据悉，约翰逊在任期间经历了包括英国脱离欧盟、新冠大流行、俄乌局势等重大事件。
柯林斯出版社总监阿拉贝拉·派克称其将成为“独一无二的回忆录”。“我期待着与约翰逊合作，因为他在英国近期发生的一些最重大事件中担任独特的角色，他将撰写其任首相期间的经历。”派克说。
自卸任以来，约翰逊为保险公司和区块链投资者等进行了4次演讲，共赚取了超过100万英镑的收入。
长期以来，人们普遍预计约翰逊在卸任后将恢复他的写作生涯并加入演讲圈。他在2016年曾出版过一本传记《丘吉尔的精神：一个人如何改变历史》。此外，他在成为首相之前同意撰写一本关于威廉·莎士比亚的书。
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