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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

宁夏首次发布移动源环境管理年报 机动车污染防治成新挑战******

　　中新网银川1月11日电 (记者 杨迪)记者11日从宁夏生态环境厅获悉，该厅近日发布《宁夏回族自治区移动源环境管理年报(2022年)》(以下简称《年报》)，公布2021年宁夏移动源环境管理情况，这也是宁夏首次编制并发布移动源环境管理年报。

　　移动源排放的氮氧化物和挥发性有机物是造成城市臭氧(O3)及细颗粒物(PM2.5)污染的重要诱因之一，其中，机动车排放已成为城市大气污染的一大“元凶”。《年报》显示，2021年，宁夏机动车五项污染物排放总量为13.95万吨。其中，一氧化碳(CO)、碳氢化合物(HC)、氮氧化物(NOx)、挥发性有机物(VOCs)、颗粒物(PM)排放量分别为6.60万吨、1.77万吨、3.99万吨、1.56万吨、0.03万吨。

　　值得关注的是，近年来，宁夏机动车保有量正在迅速增长中。数据显示，截至2021年12月，宁夏机动车保有量首次突破200万辆，达到202.83万辆，同比增加14.7万辆，增长7.81%，高出全国均值1.49个百分点，宁夏首府银川市机动车保有量更是突破“百万量级”。“机动车以及非道路移动机械量的迅速增加，已经成为继续改善环境空气质量的新挑战。”宁夏应对气候变化与机动车污染防治中心主任陈曦说。

　　陈曦表示，依据《年报》的基础数据，宁夏将针对性地开展移动源污染防治，进一步谋划并推进移动源污染防治工作。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）