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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

中国举重博物馆在广东东莞顺利封顶******

　　中新社东莞1月11日电 (李映民 李纯)建设中的中国举重博物馆项目主体结构11日封顶，该馆位于“举重之乡”广东东莞市石龙镇。

　　东莞石龙镇为国家输送了一大批优秀的举重运动员，如新中国第一个破世界纪录的陈镜开，中国首位举重奥运冠军曾国强，四破世界纪录的叶浩波等。石龙镇的举重健儿共计打破举重世界纪录19次，获世界冠军29人次。

　　中国举重博物馆是中国国家体育总局举摔柔中心和中国举重协会批准筹建的中国首家以举重运动为主题的专业博物馆，建成后将作为中国举重历史资料的展示平台。

　　中国举重博物馆由华南理工大学历史环境保护与更新研究所所长郭谦团队主持设计，项目总用地面积约为10892.5平方米，总建筑面积6566平方米，建设内容共分为三期，总投资约为13278万元人民币。

　　随着中国举重博物馆项目主体结构顺利封顶，项目建设迈入全面提速新阶段。接下来，该馆建设重点除馆体本身的建设改造外，还将同步推进展陈布置、藏品征集、“口述举重史”摄制等工作。

　　该馆已征集到3981件(套)藏品，当中包括陈镜开的“奥林匹克银质勋章”“世界纪录创造者奖杯”，奥运冠军龙清泉的“中国十佳劳伦斯冠军奖”，以及东京奥运会举重杠铃等重要藏品。

　　目前，中国举重博物馆筹建办正展开重点藏品征集工作，以确保顺利开馆。此外，与藏品征集同步开展的口述举重史采访，成功采访的奥运冠军、世界冠军等举重名人已增加至58人。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）