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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

陕西开展基教名师名家培育行动 造就一批教育家型教师和校园长******

　　本报讯（记者冯丽）为推进陕西基础教育高质量发展，造就一批省内有示范、国内有影响的教育家型教师和校园长，陕西省教育厅日前决定开展陕西省基础教育名师名家培育行动，探索教师成长机制，造就陕西名师名家，创新理论实践成果，提高学生培养质量。

　　陕西明确，基础教育名师名家培育行动计划将建立开放性的培育机制，不设名额，通过平台和机制建设，让有热情、有情怀、有思想、有成果的教师和校园长不断涌现，在各种任务机会中展示风采风范，在不断学习交流中形成良好社会形象，在各种评优树模中脱颖而出，在理论与实践中创造更多成果。

　　陕西将在活动中严守立德树人之魂，强化基础平台支持。坚持遴选与培养、管理与使用相结合原则，不断完善基础教育“三级三类”教师骨干体系和“三级两类”校园长骨干体系的建设，积极推进各级教学名师及教育部新时代中小学名师名校长培养计划有机衔接，为基础教育人才成长提供清晰路径。

　　陕西强调，大力弘扬广大教师和校园长自觉养成读书治学、理论提升、开阔视野、脚踏实地的精神品格，不断提升自身业务素养水平。办好陕西教师发展研究院，开展与师范类高校的合作交流，广泛开展教师发展研究，推进本硕博教育学科高水平教师一体化培养，开展教育智库建设。支持优秀教师及校园长围绕基础教育改革发展热点、重点、难点任务，聚焦教育教学管理突出问题，争取国家级研发课题。设立省级重点课题的研发项目，委托专项基础教育改革研究课题，开展教育教学改革理论实践探索。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）