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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11月制造业景气动向止跌回升 厂商看好大陆需求恢复带动增长******

　　中新社台北12月26日电 台湾经济研究院26日公布景气动向调查显示，11月台湾制造业营业气候测验点为84.79，终止连续十个月下跌，转为上扬。营建业则受到房市景气展望趋于保守等因素影响，测验点创2020年5月以来新低。

　　综合中央社、联合新闻网等台媒报道，台湾经济研究院景气预测中心主任孙明德指出，整体制造业景气是否好转，仍需连续观察两到三个月才能明确其趋势。

　　这次调查中，当月对景气持“看坏”态度的制造业厂商较多为石化、钢铁、金属、橡塑胶等原物料产业，但对未来半年展望乐观的也同样是这些传统产业。孙明德分析指出，这些厂商看好大陆明年将迎来的需求爆发，可望带动他们的营收增长。但电子机械业厂商仍多看坏未来半年景气表现。

　　调查还显示，服务业营业气候测验点为91.21点、增加0.31点，结束此前连续三个月下滑态势。营建业营业气候测验点为85.60点，为连续四个月下跌。

　　关于半导体景气方面，台湾经济研究院产经数据库总监刘佩真指出，今年第四季度乃至到明年上半年，半导体业者恐怕都将持续面临终端需求疲弱及库存修正态势。

　　台湾经济研究院院长张建一指出，台湾明年经济增长会比今年差。不过，三个月至四个月后，若大陆需求爆发，对目前预期的全球经济下滑，可能会有一些帮助，这也是厂商看好未来景气的原因。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）