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
台媒：谷歌地图更新 台海军左营军港多项战备强化措施曝光******
中新网1月29日电 据台湾《联合报》报道，Google Earth于近期更新台湾岛内部分地区图像，左营军港动态引起军事迷的关注，除港内60余艘泊靠或在干坞进行维修的大小舰艇被以高显像解析呈现外，还有多艘舰艇、潜舰进出港动态被曝光，其中包括一艘泊靠的“康定级”舰船舯已架起鹰架，显然是已展开性能提升与改装工程的测试舰；而台海军256战队的水星码头有“海龙级”潜舰正在进行工程吊放工程，似在进行物资补给或有关装备吊放。港内运作动态曝光。
Google Earth分辨率愈见提升，左营港内不少动态因此被曝光，包括一架S-70C反潜直升机在港内飞行，附近有泊靠的两栖船坞舰“玉山舰”，推测可能在实施直升机甲板落舰程序；水星码头外则有“海龙”或“海虎”潜舰正航行进港准备泊靠，水星码头泊有一艘“海狮”或“海豹”潜舰外，另有一艘“海龙级”潜舰集吊车与搬运车，类似在进行鱼雷或反舰导弹吊放，但因此处并非危险品码头，推测进行补给物资吊放，准备实施耐航训练，或正进行有关装备吊放。
Google Earth此次更新的卫星图像中，左营港内有两艘一级舰正要出港，一艘“海龙级”潜舰已返港正要泊靠，潜舰船艏可见多个突起物，疑为天线。此外，左营港南侧波堤外，台军方正在赶工增加减淤、清淤水上工程。
而台海军投入431.5亿元(新台币)经费，要以9年时间执行6艘“康定级”军舰(拉法叶舰)的“战斗系统性能提升案”，并大幅换装军舰上的雷达、导弹发射系统以及配置的防空、反舰导弹。此次Google Earth图像呈现出此案首艘原型舰已泊于左营港内，船舯舰岛已搭起鹰架，显然已开工进行装配。而附近还泊有台湾“中科院”测试相位阵列雷达与垂直发射系统的“高雄舰”。一张卫星图像披露台海军多项化战备行动。
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