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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
基普乔格马拉松世界纪录被认证 他相信人类能跑进2小时******
中新网1月17日电 当地时间16日，世界田联官方认证了3项世界级纪录，分别为：埃鲁德·基普乔格在2022柏林马拉松跑出的2小时01分09秒的男子马拉松世界纪录；2022卡利世青赛上牙买加队创造的42秒59的女子4×100米世界青年纪录；特博格创造的9秒91的男子百米世界青年纪录。
图片来源：世界田联网站截图2022年柏林马拉松赛，两届奥运会马拉松金牌得主、37岁的肯尼亚长跑名将基普乔格以2小时01分09秒的成绩夺得男子组冠军，并刷新了由他本人在2018年柏林马拉松赛上创造的2小时01分39秒的世界纪录。
柏林马拉松是基普乔格2022年参加的第2场赛事。去年3月初的东京马拉松，基普乔格以2小时02分40秒完赛，打破赛会纪录的同时创造历史第4好成绩。
在2022年柏林马拉松赛中，从第一个5公里开始，基普乔格便展现出极佳的竞技状态，12公里左右已经甩开他人，25公里后配速员及所有对手退出竞争，基普乔格开始独自领跑。
由于后半程身前没有配速员和直接竞争对手，相比于前半程，基普乔格的配速有所下降，但前半程的出色发挥足以确保他打破世界纪录。最终基普乔格以2小时01分09秒的成绩夺冠，比此前他创造的世界纪录提高了30秒。
基普乔格曾表示，相信他的表现已经向许多运动员和下一代年轻跑者证明，人类终有一天会在符合现有规则的情况下跑进2小时。(完)
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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