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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

“让民间文物修复技艺传承延续”******

　　“让民间文物修复技艺传承延续”

　　本报记者 李 强

　　在展会现场，观众体验如何用传统技艺加工石材。

　　本报记者 李 强摄

　　铁匠将烧红的铁锭捶打成铁艺装饰；泥瓦匠用瓦刀和灰泥“修复”古老的建筑墙体；石匠对着一块大理石左右敲琢，一根罗马柱头已近完成；木匠脚踩皮带轮带动磨具，将一块方木打磨成国际象棋的棋子……这是记者不久前在德国莱比锡会展中心举办的莱比锡文物保护修复和改造博览会上看到的景象。

　　展会上，除了工匠展示技艺，还包括文物修复设备、建筑原材料、工具模具、考古探测仪器等展品。参观者有机会学习古迹保护、修复和旧建筑改造技艺，体验文物修复工艺，还能在这一行业中寻找商机。

　　在一个名为“风格屋顶”的展位前，参观者手持特制的尖头锤，将一块块黑色的页岩片敲成各种造型。另一边，身着传统服饰的专业工匠，熟练地将同样的页岩片敲击成尺寸一致的圆形瓦片，镶嵌在屋顶模型上。

　　“风格屋顶”工作室是一个由德国屋顶工匠成立的组织，传承着数百年前的手工技艺。时至今日，页岩石板瓦依然是德国建筑的主要建材。“风格屋顶”工作室不仅承揽了许多文物建筑的修缮工作，还承接民间住宅改造，通过市场化运作实现盈利。

　　“‘热爱手工艺’是我们的座右铭。”“风格屋顶”工作室负责人米尔科·菲舍尔介绍，他和他的屋顶工匠团队在工作之余，运营着数万粉丝关注的社交媒体账号，用视频和图片记录“风格屋顶”工匠们日常工作的场景。城堡、市政厅、当地传统民居的屋顶上，都有他们忙碌的身影。工匠们特别自豪并热衷于展示自己的手艺：一块页岩片，一把尖头锤，不到一分钟就能敲出一个规整对称的心形图案。

　　在展会现场，记者不时看到成群结队前来观摩学习的学生。他们大都是职业学校的学生，所学专业涉及文物修复、建筑、园林、木工、瓦工等。安妮·克莱恩鲍尔是一名职业学校学生，她对记者说：“在这里，我可以了解一些实用的操作流程，有任何问题都可以跟工匠交流并建立联系，这也为我未来就业提供了机会，非常有帮助。”

　　“修复者在保护建筑遗产方面发挥着关键作用。特别是在修复历史建筑时，他们的特殊专业知识和技能至关重要。”莱比锡展览公司相关负责人费利克斯·维索茨基表示，“整个文物修复行业迫切期待更多年轻人加入，让民间文物修复技艺传承延续。”

　　（本报德国莱比锡电）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）