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
大自然保护协会徐欣：实现生态修复与可持续生产协调发展需不断探索经验******
中新网蒙特利尔12月8日电 “修复只是保护的一个环节，如何继续保持区域的绿色底色、挖掘生态对生产的促进与庇护潜力，实现生态修复与可持续生产协调发展，是漫长维护期中需探索的重点。”大自然保护协会北京代表处对外事务总监徐欣在COP15第二阶段会议“坚持人与自然和谐共生 共建清洁美丽世界”边会上表示。
当地时间12月7日，COP15第二阶段会议“坚持人与自然和谐共生 共建清洁美丽世界”边会在加拿大蒙特利尔举行，边会由生态环境部环境与经济政策研究中心、中国新闻社主办，中国新闻网承办。
大自然保护协会北京代表处对外事务总监徐欣在边会案例分享上发言。尹灵 摄徐欣在会上分享了内蒙古对土地可持续修复及管理模式的探索。
徐欣介绍，内蒙古在土地退化方面面临着巨大挑战，一方面是过去不合理开发利用对自然的威胁，另外是发展需求与有限资源在数量和时空上的不匹配。另外，过去60年内蒙古是中国气温变化最快的区域之一，内蒙古属于干旱和半干旱区域，气候变化将加剧当地在生态保护方面面临的挑战。
“基于此，首先，我们对于保护项目进行了系统设计，即在气候变化背景下，通过科学规划识别重要问题、区域和目标，通过合理修复恢复自然生态，通过可持续管理来维持或者提升保护的效果，包括对于修复区域的管理，更重要的是支持当地生产方式的转型和升级。”
“在合理修复方面，开展‘乔、灌、草’相结合的综合修复，用油松、山杏、沙棘等多个本地树种进行混交。”
“在可持续管理方面。当地是农牧交错带，我们帮助进行农牧措施的提升，促进乡村的绿色振兴来增绿增收。”
“另外，通过季节性休牧、暖季草畜平衡管理、冷季科学舍饲，推广草地智慧管理，我们还开发了工具帮助牧民更好的评估草地承载力。”
徐欣表示，同时也结合实际需求和保护目标推出了一系列推广措施，包括以工代奖、配比补偿、活树奖等。
“比如‘活树奖’，传统激励种树，采取村民种一棵树奖励多少钱的方式，我们则在当地采取居民自愿认领种植，每年秋天验收，每成活一棵树领取一定补助，如此进行三年。措施也起到了很好的效果，树木当年成活率可达90%，3年保存率达85%。”(完)
| 3分快3地图 |
