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

江苏面向青少年开展信息创新人才培养******

　　科技日报讯 （记者张晔 通讯员季天宇）近日，在南京举行的第二届江苏软件产业人才发展大会发布了江苏《信创人才“芯火”行动倡议书》，并进行了“芯火”公益捐赠签约，该倡议书标志着江苏将面向青少年开展信息创新人才培养。

　　据悉，《信创人才“芯火”行动倡议书》倡议各方立足江苏省软件产业发展重点领域，将新时代人才工作的触角延伸至青少年培养阶段，全面提升江苏信创人才培养和储备能力。

　　南京大学教授谢俊元表示，希望通过“芯火”行动帮助更多学校享有优质信创教育资源，并以此促进中学教育与大学教育衔接，以促进就业、适应产业需求为导向，为青少年信创人才不断涌现和成长营造良好的社会氛围。

　　江苏省工业和信息化厅党组成员、机关党委书记姜良指出，软件作为数字经济的核心产业，是新一代信息技术的灵魂。目前，全省拥有南京、无锡、苏州3个软件名城，还拥有7个国家级软件园以及25个省级软件园，全省纳入统计的软件和信息技术服务业企业达4922家，这些数字的背后都离不开人才的支撑和人才服务“软环境”的营造。

　　“与此同时，我们也要清醒地看到，江苏仍然面临着核心关键技术人才结构性短缺、产业链创新链资金链人才链融合度不足、科技成果转化和产业化水平不高等问题。”姜良表示，软件人才是软件发展的第一资源，希望此次大会能够起到激励、聚力的作用，聚焦产才融合、产学合作，在党的二十大精神指引下，以更加开放自信的心态，把各方面优秀人才集聚到高质量发展的事业中来，共同打造江苏软件产业人才高质量发展的生态圈。