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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

粤港澳大湾区新能源汽车出口再添新通道******

　　中新网广州1月12日电 (唐贵江 关悦)1月12日，随着一声汽笛鸣响，经广州海关所属广州车站海关监管，一列载有50台东风岚图新能源汽车的X8186次班列从广州国际港站驶出，将通过霍尔果斯口岸出境抵达欧洲，预计全程用时15天。

　　这是广东省开出的首列国产新能源汽车中欧班列专列，标志着粤港澳大湾区新能源汽车出口再添新通道。

　　广东广物国际物流投资发展有限公司是广州中欧班列的运营企业，据其负责人介绍，相较于海运，中欧班列运输环境稳定，线路平稳，且班次和停靠站点多，车企的选择更丰富，既促进我国新能源汽车制造业高质量发展，又助力新能源汽车在“一带一路”沿线国家市场的普及推广，使更多国货走向世界。

　　自2022年8月4日广州国际港中欧班列站点正式启用以来，该站点累计开行进出口班列167列，形成6条常规固定线路从全国5个铁路口岸进出境。广州海关以安全高效的监管服务中欧班列联通欧洲、中亚、东南亚等地区，将电子产品、服装鞋靴、家用电器、机械设备等“中国制造”商品源源不断送达海外市场。

　　为确保新能源汽车专列顺利发运，广州海关积极落实海关总署关于支持中欧班列发展十条措施，主动对接外贸企业需求，精准提供畅顺货物通关、物流供应链稳链强链等监管服务保障，开通新能源汽车出口验放“绿色通道”，压缩通关时间，全力保障国际物流链供应链畅通。

　　2023年以来，广州中欧班列继续加速“奔跑”。据统计，截至1月10日，广州海关共监管开行进出口班列12列、发运标箱1096个、货值3.28亿元人民币，发车数量已超2022年1月整月。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）