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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

水利部：大力推进生态清洁小流域建设******

　　国务院新闻办公室于1月12日举行新闻发布会，介绍加强新时代水土保持工作有关情况。针对《关于加强新时代水土保持工作的意见》（以下简称《意见》）提出要大力推进生态清洁小流域建设，水利部总规划师吴文庆介绍，生态清洁小流域是以小流域为单元，以水系、村庄和城镇周边为重点，以山青、水净、村美、民富为目标，山水林田路村统一规划，治山、治水、治污协同推进，统筹实施水土流失治理、流域水系整治、生活污水和农村生活垃圾治理，培育和发展乡村特色产业的一种综合治理模式。

　　下一步，水利部将主要采取三个方面措施，大力推进生态清洁小流域建设。一是完善政策制度。水利部近期将会同有关部门，围绕贯彻落实党的二十大精神和《意见》要求，出台加快推进生态清洁小流域建设的指导意见。二是加大支持力度。水利部将利用现有渠道，进一步加大对生态清洁小流域的支持力度，加强与农业农村、乡村振兴、林草等部门的协同配合。三是加强总结推广。鼓励各地积极探索生态清洁小流域建设和管护模式，做好建设效果监测，科学评价建设成效，及时总结好经验好做法，深入宣传新进展新成效。（记者 刘昊）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）