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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

郑州机场快速保障医疗急救包机 多方合力完成生命接力******

　　中新网郑州1月11日电 (杨大勇 李超庆)记者11日从河南机场集团获悉，一架专业航空医疗救援包机在郑州机场安全着陆后，经过多个保障单位的共同努力，患者被快速转运到郑州一家综合医院进行治疗。

　　今年1月份以来，郑州机场的日均航班量保持在500架次左右，平均几分钟就有一架飞机起降。10日，郑州机场运营指挥中心接到一项急救飞行保障任务，一名病人因病情危重，需飞往郑州机场，并转运至郑州一家综合医院进行治疗。

　　11日早晨，在得知该急救航班将比原计划提前到达郑州机场的通知后，郑州机场提前启动了此次专项运输保障任务，郑州机场各保障单位就完成了各项准备工作，等待航班落地。

　　当日的郑州天气阴冷，而且有雾，郑州机场急救中心的急救车将地方医院的急救车辆引导至停机坪位置。来自郑州机场急救中心、地方医院等单位的救援人员、医务人员在寒风冬雾中做好了一切准备。

　　当航空医疗救援飞机入位后，郑州机场工作人员与救援飞机的机组、病人家属以及中国航空救援团队进行了充分沟通，随后在客梯上快速安装担架移动装置，多名医务人员将病患慢慢平稳地从舱门口滑行到地面，立即将病患抬放到地方医院的救护车上，第一时间运送至医院进行治疗，快速完成了一场生命的接力赛。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）