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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
【奋发2023】盒马CEO侯毅：中国市场为零售行业提供了巨大的发展机会******
中新网1月20日电(中新财经记者 吴涛)“中国孕育了全世界最有消费活力的市场，为零售行业提供了巨大的发展机会。2023年，我们比以往更有勇气面对各种变革与挑战。”近日，盒马CEO侯毅接受中新网“中国新观察”栏目采访时表示。
侯毅称，中国连续多年对全球经济增长贡献率超过30%，高质量发展持续跑出“加速度”。中国的一系列改革措施，为经济持久增长提供了有力保障。盒马将站在中国经济大发展时代背景和全球大舞台来定位和规划盒马的核心能力，创造价值，满足消费者对美好生活的向往。
侯毅称，未来盒马还将在全世界寻找更多优质的品牌，把更多好商品通过盒马，引入到中国。
他表示，“作为一个创业者，我很庆幸自己身处一个变革的时代。盒马将坚定不移地扎根实体经济，利用供应链优势、研发优势、数据优势和技术优势，在优质商品、尤其是优质农产品与城市消费者之间搭建起一座桥梁，为中国消费者更鲜美的生活继续努力。”(完)
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（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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