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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
台湾3辆车在高速公路被撞起火 造成6人受伤******
中新网1月4日电 据台湾《联合报》报道，台湾高速公路3号南下宝山路段4日上午发生连环追撞事故，一辆预拌混凝土车未注意车前交流道回堵，直接冲撞回堵的排队车潮，当场造成3辆自小客车被撞并起火，现场造成6人受伤，其中2人伤势较为严重。警方指出，后续将由新竹市消防局厘清起火原因。
预拌混凝土车撞上3辆自小客车，其中2车完全燃烧。（图片来源：台湾《联合报》 记者巫鸿玮 翻摄）据了解，这起事故发生在宝山路段南下99K处，靠近新竹系统交流道与宝山交流道之间，上午8时许，杨姓男子驾驶预拌混凝土车行驶在外侧车道时，疑似未注意前方从交流道回堵的车流，竟当场冲撞上去。
预拌混凝土车撞上前方的2辆汽车及1辆小货车后，其中被撞的小货车当场起火，因火势猛烈，还蔓延到另外2辆被撞的汽车，其中小货车及汽车都被烧成废铁，现场场面混乱，更一度造成后方严重回堵10公里，不少正要前往竹科上班的民众都塞在路上。
警方指出，事故造成6人受伤送医，不过伤者意识都清醒，但其中有1人重伤、1人中伤，其余4人轻伤，驾驶员皆未酒驾，将进一步厘清事故发生原因。另外，车辆起火交由新竹市消防局鉴识。
警方呼吁，用路人应遵守交通安全规则，行车应保持安全距离、随时注意前方动态，不要超速不要疲劳驾驶，在接近交流道口或是塞车时，视线要看远并提早减速，发现回堵时先按下双黄警示灯提醒后方车辆跟着减速，并与前车保持安全距离，以确保行车安全。
（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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