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
美国加州图莱里县枪击事件两名嫌疑人被捕******
中新社旧金山2月3日电 美国警方称，致6人死亡的加利福尼亚州图莱里县枪击事件两名嫌疑人于当地时间3日被逮捕。
1月16日凌晨，加州图莱里县发生枪击事件，造成6人死亡，其中包括一名16岁母亲及其10个月大的儿子。
美联社报道称，图莱里县治安官迈克·布德罗3日公布了两名嫌疑人的姓名等具体信息。他表示，两名男性嫌疑人都来自图莱里县，分别为25岁和35岁，后者当天在与美国酒精、烟草、火器和爆炸物管理局执法人员的交火中受伤，目前正在医院接受治疗，没有生命危险。
警方称，1月23日以来，两名嫌疑人一直受到全天候监视。图莱里县地方检察官办公室指控两人犯有6项谋杀罪以及其它一些罪行，他们可能被判死刑或终身监禁且不得假释。
布德罗说，与执法人员交火的嫌疑人还可能因袭击联邦官员而面临联邦指控。目前，两名嫌疑人的作案动机仍不清楚，嫌疑人和受害家庭的部分成员有长期的帮派暴力史。
美国“枪支暴力档案”网站的数据显示，2023年1月，加州发生7起大规模枪击事件，致31人死亡，22人受伤；美国当月发生52起大规模枪击事件，致87人死亡，创下该机构2014年开始统计此类数据以来的同期最高纪录。(完)
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