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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

中国旅游研究院院长：国内旅游暑期有望迎来全面复苏******

　　中新社重庆1月8日电 (记者 钟旖)中国旅游研究院院长、中国文化和旅游部数据中心主任戴斌8日在重庆举办的“长江三峡文化旅游发展论坛”上说，预计2023全年中国国内旅游人次和旅游收入恢复至疫前的70%至75%，入出境旅游人次有望恢复到疫前的三成到四成。

　　其中，受探亲访友、民俗休闲、亲子研学、冰雪和避寒需求增长的拉动，即将到来的春节假期将成为过去三年以来最值得期待的假期旅游市场，暑期则有望迎来全面复苏。

　　戴斌在论坛上就中国旅游经济作2023年展望。他说，2023年是坚持以文塑旅、以旅彰文，推进文化和旅游深度融合的破题之年。

　　“2023年旅游经济将呈现‘稳开高走，加速回暖’的态势，季度增速有望环比走高。”戴斌指出，市场复苏不是回到过去，疫情对旅游偏好的影响将深刻改变旅游投资方式和供给行为。“人山人海吃红利，圈山圈水收门票”的时代已经过去，“走马观光逛景点，扎店购物吃回佣”的模式更不可能让旅游业重回黄金时代。

　　戴斌认为，经此一“疫”，中国城市的旅游消费中心和市场基础支撑地位更加突出，都市休闲、周边和近程旅游已经成为旅游投资基础支撑和创业创新的主引擎。相对于远离客源市场的传统旅游目的地和旅游景区度假区，那些人口净流入的城市，尤其是常住人口超过1000万人、地区生产总值超过1万亿元(人民币，下同)、地方财政收入超过1000亿元、社会商品零售总额和居民存款高的大城市及其周边100公里范围内的城市和乡村，将成为旅游增量投资高地和创业创新策源地。

　　与此同时，旅游者在行程中将更加看重文化内涵和场景体验，旅游目的地的价值重点正在从“风景”转向“场景”。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）