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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

697球！梅西五大联赛俱乐部进球超C罗******

　　北京时间2日凌晨，法甲联赛第21轮，巴黎圣日耳曼3比1击败蒙彼利埃，梅西打入球队在本场比赛的第二个进球，至此他代表五大联赛俱乐部的进球已经达到697个，超越了已经远走西亚的C罗的696球。在这样一场胜负几乎没有悬念的比赛中，梅西达成了又一个里程碑式的纪录。赛后他在个人社交媒体上晒出了进球后的照片，以此来庆祝这样一场胜利。

　　本场比赛，梅西打满全场，完成9次射门，其中3次射正、打入一球，赛后获评8.5分。这个进球是梅西代表五大联赛俱乐部在各项赛事中打入的第697球，其中巴萨生涯672球、巴黎生涯25球，他完成这697个进球用了835场，平均98分钟就有一球入账。这一数字从此超越了C罗，C罗曾代表五大联赛俱乐部在各项赛事中(总计918场)打入696球，其中代表皇马450球、曼联145球、尤文101球。如今，C罗已经成为沙特联赛豪门的一员，而仍在五大联赛效力的梅西则在“梅罗”这场长达十几年的竞争中完成了又一项数据的超越。

　　世界杯之后的梅西在逐渐恢复，上轮联赛对阵兰斯的比赛中状态不佳，赛后评分较低，对此大巴黎主帅加尔蒂埃表示：“之前和兰斯的比赛对梅西来说有更多的困难，今天我满意全队还有梅西的表现。当我们的中场已经适应了，如此一来梅西就有最佳的条件，他也展现出了自己最好的水平。球员并不是机器，梅西踢了一届很棒的世界杯，他肯定会出现疲劳。”

　　本场比赛打入一球后，梅西在本赛季代表大巴黎出战的23场比赛中已经直接参与了28粒进球，其中他自己打进14球，还有14次是助攻队友破门得分。在完成了代表五大联赛俱乐部进球数对C罗的超越后，梅西在今年还有望完成一些纪录的刷新，他距离代表五大联赛俱乐部700球的里程碑只差3球，代表国家队的100球纪录只差2球，这两项数据一旦全部完成，梅西职业生涯的800球里程碑就将达成。

　　此外，梅西职业生涯各项赛事的冠军总数已经达到42个，再夺一冠就将追平阿尔维斯的纪录，如果大巴黎能够在联赛中始终保持领头羊的领先优势，那么梅西的这一目标将在不久之后达成。

　　文/本报记者 王帆

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）