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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

各地筑牢基层医疗防线 保障农村就医用药需求******

　　央视新闻客户端消息（新闻联播）：随着春运来临，各地采取措施引导返乡群众做好健康防护，加大医疗资源下沉和药品储备。

　　连日来，重庆忠县农村疫情防控工作专班加大宣传力度，引导返乡群众进行健康监测，加大乡镇卫生院和村卫生室药品储备和设备投入，县级医院抽调近200名医疗专家到各乡镇卫生院坐诊，全力保障农村居民医疗需求。

　　河南周口市川汇区建立县、乡、村联动机制，分级分类诊治患者。乡村两级医疗机构负责收治轻症患者，二级医院和三级医院整合医疗资源，对呼吸机、监护仪等救治设备以及医务人员统一调配，重点保障重型、危重型患者及时得到救治。65岁的村民邹素英高烧多日，引发胸闷，家属拨打120急救电话后，市人民医院的急救车迅速赶到现场。患者一上急救车就开始进行吸氧、建立静脉通道等院前急救。

　　急症、危重症患者能够转得上来，药品等医疗物资还要沉得下去。湖南郴州开放基层医疗机构采购权限，通过各种渠道联系到的亟需短缺药品，可申请应急挂网采购。安排专项资金800万元采购基本药物，为农村养老机构老年人等特殊群体免费发放退烧、止咳、抗病毒等防疫药品。

　　贵州全力保障群众就医用药，抓好老年人等重点人群健康服务，筑牢疫情防控屏障。在遵义市绥阳县，由县中医医院旺草分院成立的专班走进偏远村寨，为老年人提供疫苗接种、免费送药和义诊服务。为了方便发热、感冒患者得到及时治疗，铜仁市思南县以村卫生室为基础，开通24小时服务热线，目前已实现496个行政村全覆盖。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）