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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
昔日顾问变竞选对手：博尔顿宣布将参加美国2024大选******
中新网1月9日电 据英国《独立报》当地时间7日报道，美国前国家安全顾问约翰•博尔顿表示将参加2024年美国总统大选，并声称会在共和党党内初选中对抗美国前总统特朗普。
资料图：美国前国家安全顾问约翰·博尔顿。据报道，博尔顿接受ITV《早安英国》节目采访时表示，自己不会以“虚荣候选人”(即明知没有胜选希望，但为了博取名望和关注而参加竞选的人)的身份参选，并称，“如果我认为自己不能认真参加竞选，那我根本就不会参加这场竞赛”。
博尔顿认为，美国如今需要“更强有力的外交政策”，自己有信心拿下共和党总统候选人提名。他曾在上个月表示，如果共和党总统候选人们不否定特朗普，他就准备竞选2024年美国总统。
《纽约邮报》在报道中称，博尔顿非常想阻碍特朗普，特朗普曾称他为“骗子”“笨蛋”“心怀不满的无聊傻瓜”。当被问及对特朗普的看法时，博尔顿表示，“我认为，特朗普在(共和党)党内支持率正在急剧下降”。
据介绍，博尔顿曾在2005年至2006年间担任美国驻联合国大使。2018年至2019年期间曾在特朗普政府任职。但在2019年9月，博尔顿离开政府并声称自己辞职，但特朗普表示博尔顿是被解雇的。离职后，博尔顿经常公开批评特朗普。
近期特朗普在社交媒体上指责“大型科技公司”与民主党人勾结、联手对付他，并呼吁“终止”美国宪法时，博尔顿就评论称，提出宪法问题是一个“反美”概念。
纽黑文大学政治学教授桑德曼表示，博尔顿对特朗普的批评将“有助于”获得非MAGA(让美国再次伟大)共和党人的支持。但他同时表示，共和党内的许多知名人物也对特朗普持批评态度，他认为博尔顿没有机会赢得党内提名。
代顿大学政治学助理教授迪瓦恩表示，博尔顿“在共和党内没有支持基础”，很难获得提名，博尔顿似乎更有可能意在阻止特朗普获得党内提名。
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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