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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

野鸭湖成北京市首个国际重要湿地******

　　本报讯(记者 朱松梅)记者昨天从市园林绿化局获悉，延庆野鸭湖湿地成功入选新一批国际重要湿地名录，是全市第一个国际重要湿地。

　　北京延庆野鸭湖市级湿地自然保护区总面积6873公顷，是官厅水库延庆辖区及环湖淹没区滩涂库塘等组成的湿地生态系统。野鸭湖湿地全部位于保护区范围内，面积4007.84公顷，涵盖了保护区内河流、湖泊、滩涂、水塘等不同类型的湿地，也包括了水鸟等动植物的主要栖息地，湿地率为72.0%。

　　野鸭湖湿地位于东亚—澳大利西亚迁飞区内，每年有大量候鸟在此停歇、繁殖和越冬，是鸟类迁徙的重要驿站。目前野鸭湖湿地区域记录到的鸟类有361种，其中国家Ⅰ级保护鸟类22种，国家Ⅱ级保护鸟类61种，也不乏丹顶鹤、青头潜鸭等珍稀濒危鸟类。

　　市园林绿化局野生动植物和湿地保护处处长张志明介绍，“十四五”以来，全市累计恢复建设湿地1600公顷。截至目前，共发布两批市级湿地名录，47块湿地入列，总面积达2.7万余公顷，占全市湿地总面积的46%。全市以自然保护区为基础，湿地公园为主体，自然保护区小区为补充的湿地保护体系基本形成。

　　“十四五”时期，市园林绿化局将进一步落实《北京市湿地保护发展规划(2021—2035年)》，以温榆河公园、南苑、康庄森林湿地以及沙河等湿地公园建设为重点，加大湿地保护修复力度，利用有限空间，加强小微湿地修复，同时提升湿地动态监测监管能力，保护好湿地资源。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）