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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

被控涉嫌违反世界台协行为准则 梁文博等10人需出庭答辩******

　　中新网1月19日电 据世界斯诺克巡回赛官方消息，经过世界职业比利与斯诺克斯诺克协会(简称WPBSA)体育廉洁部门的详细调查，WPBSA决定10名斯诺克球员因被指控涉嫌违反世界台协行为准则而需出庭答辩。

　　这10名斯诺克球员包括梁文博、李行、鲁宁、颜丙涛、赵心童、张健康、陈子凡、常冰玉和赵剑波以及白朗宁。

　　其中，梁文博被指控涉及操纵比赛和邀请球员在世界斯诺克巡回赛中操纵比赛结果，企图妨碍调查，且不配合WPBSA的调查。

　　李行被指控涉及操纵比赛及邀请其他球员在世界斯诺克巡回赛的比赛中操纵比赛结果，企图妨碍调查，并投注斯诺克比赛。

　　鲁宁被指控在世界斯诺克巡回赛的一场比赛中操纵比赛结果，涉及操纵比赛和邀请球员在世界斯诺克巡回赛的比赛中操纵比赛结果，企图妨碍调查，并投注斯诺克比赛。

　　颜丙涛被指控在世界斯诺克巡回赛的比赛中操纵比赛结果和并投注斯诺克比赛。

　　赵心童被指控涉及在世界斯诺克巡回赛的比赛中操纵比赛结果和并投注斯诺克比赛。

　　张健康被指控在世界斯诺克巡回赛的一场比赛中操纵比赛结果，未能举报他人联系其操纵比赛结果和并投注斯诺克比赛的行为。

　　陈子凡被指控在世界斯诺克巡回赛的比赛中操纵比赛结果。

　　常冰玉和赵剑波均被指控在世界斯诺克巡回赛的一场比赛中操纵比赛结果。

　　白朗宁被指控涉及在世界斯诺克巡回赛的一场比赛中操纵比赛结果。

　　据悉，上述球员目前已被停赛，不得出席并参加世界斯诺克巡回赛及其他WPBSA所管理的体育赛事，直至所有听证会结束且案件作出最终决定。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）