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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

戏曲艺术焕发新的魅力和风采******

图为颐和园德和园大戏楼。刘冬昆摄（影像中国）

核心阅读

正是缘于中华文化源源不断的滋养，戏曲艺术才能卓然屹立于世界民族艺术之林，璀璨夺目。

研究和发展戏曲艺术，要立足艺术本体，探寻戏曲之所以成为戏曲的内在规定性，进而以守正创新推动创造性转化、创新性发展，使戏曲艺术焕发新的魅力和风采。

不断满足人民群众日益增长的精神文化需求，始终是戏曲艺术的根本价值所在和生存发展的社会根基。

习近平总书记在党的二十大报告中指出：“以社会主义核心价值观为引领，发展社会主义先进文化，弘扬革命文化，传承中华优秀传统文化”。2020年，习近平总书记在给中国戏曲学院师生的回信中，勉励广大师生“坚定文化自信，弘扬优良传统，坚持守正创新，在教学相长中探寻艺术真谛，在服务人民中砥砺从艺初心，为传承中华优秀传统文化、建设社会主义文化强国作出新的更大的贡献”。戏曲艺术作为中华文化的瑰宝，在创作研究和传承发展上面临新使命新任务。这就要求我们从新的历史方位出发，从文化根脉、艺术特质、价值功能等多维度深入挖掘戏曲艺术宝藏，围绕推进文化自信自强有效激发戏曲活力，以新时代梨园新声更好传承中华优秀传统文化。

厚植文化根脉，彰显民族特性

放眼古今中外，任何艺术都产生于特定的历史时空和文化土壤，具有差异化的地域和族群特色，戏曲艺术亦然。戏曲植根于人民生活，吮吸着民族文化的丰厚养分，蕴含着中华文明的独特基因，具有深厚的历史基础、群众基础和人文基础。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）