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
苏纳克执政满百日 ，大罢工潮不断搅动英国******
中新网2月4日电 综合外媒报道，当地时间2日 ，英国首相苏纳克迎来上任100日 。自他上台以来，英国通胀高企 、能源 、食物等生活成本问题逐渐加重，导致罢工潮不断。
据路透社报道 ，当地时间1日 ，包括英国教师、护士 、公务员等多达50万人，因薪资待遇问题举行大罢工。据悉 ，这 是英国十年来最大规模的联合罢工行动 。
但苏纳克政府对工会罢工采取强硬态度 ，认为屈服于大幅加薪 的要求，将会进一步加剧英国的通货膨胀问题 。
资料图 ：英国首相苏纳克英国《独立报》报道称 ，2日 ，苏纳克迎来自己的执政百日，他在接受采访时表示，“护士在疫情期间表现出色 ，理应跳出公共服务薪酬限制” ，但英国国家医疗服务体系(NHS)资金紧张，将在新一轮罢工浪潮前继续采取强硬立场，“无法为护士大幅加薪”。
此外 ，据英国广播公司(BBC)报道，英国皇家护理学院成员表示，将于2月6日至7日再次进行罢工 。该组织发表声明称，“由于政府未能采取行动，我们被迫升级罢工行动 。”据悉，英国皇家护理学院提出了19% 的加薪请求，但遭到了苏纳克和工党领袖斯塔默的反对。
苏纳克政府对加薪要求采取的强硬态度 ，导致英国在过去3个月内“罢工潮”不断，其支持率也受到影响。据《伦敦时报》最新民调显示 ，有72% 的受访选民预估 ，苏纳克下次大选连任希望渺茫。
另据国际货币基金组织(IMF)1月31日预估，英国今年国内生产总值将减少0.6% ，为世界主要经济体中唯一经济衰退的国家 。
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