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

中疾控专家：倡导有新冠病毒感染相关症状的群众自行开展抗原检测******

　　中新网1月8日电 国务院联防联控机制8日召开新闻发布会，介绍第十版防控方案有关情况。中国疾控中心传防处研究员常昭瑞表示，倡导有新冠病毒感染相关症状的群众自行开展抗原检测，零售药店以及药品网络销售电商等要供应充足的抗原检测试剂，保障可及性，满足群众检测的需求。

　　会上，有记者提问：未来会是“愿检尽检”，但是会在社区保留一定数量的便民检测点，这个检测点和人口比例会不会有具体的要求？

　　常昭瑞表示，2023年1月8日起，对新型冠状病毒感染实施“乙类乙管”，依据传染病防治法，检测策略调整为“愿检尽检”，不再开展全员核酸筛查。为满足群众检测的需求，各地要对不同群体分类采取抗原和核酸检测的策略，科学合理地做好检测各项准备工作。

　　一方面，要求社区要保留足够的便民检测点，保证居民“愿检尽检”的需求。各地要基于人口基数、疫情发展形势和居民检测意愿等因素，合理设置社区检测点，满足居民检测需求。另一方面，倡导有新冠病毒感染相关症状的群众自行开展抗原检测，零售药店以及药品网络销售电商等要供应充足的抗原检测试剂，保障可及性，满足群众检测的需求。同时，要做好抗原检测相关知识的宣传，帮助群众掌握抗原检测的基本流程，确保检测的规范。