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
探访浙江嘉兴“农业梦工厂”：小番茄种出“科技味儿”******
(新春走基层)探访浙江嘉兴“农业梦工厂”：小番茄种出“科技味儿”
中新网嘉兴1月12日电 (张雨滴 钟鑫媛)凛冬已至，春节将近，走进浙江省嘉兴市南湖区湘家荡农业数字化工厂，这里却是一派春意盎然、热火朝天的忙碌景象。
在这座钢结构和玻璃组成的面积约为3万平方米的温室内，绿油油的番茄藤蔓丛里延出一条“H”形轨道，一辆升降车从轨道上缓缓滑出，工作人员正站在车上，将茎蔓从架绳上取下，再小心落到落蔓架上。
番茄进入熟果期 钟鑫媛 摄走进这座“农业梦工厂”，让人最直观的感受是“清新”，没有传统菜园里的泥泞，白色是整个基地的主色调，一排排番茄秧苗统一生长在一块密封的长条形栽培基质上，每株秧苗根部插有一根小细管，整个种植区非常干净，几乎看不到灰尘。
“我们采用的是椰糠基质栽培、营养液灌溉的方式进行培育，生产的是全程可追溯的高品质果蔬，全部实现智能化、标准化。”湘家荡数字化农业工厂工作人员陈寒介绍。
与传统种植不同，一个个新技术将大棚“全副武装”起来，番茄从育苗到结果，实现了全周期的数字化，做到每一个细节都可控，而且产量非常可观。而科技感满满的设备也让工作人员在工作时劳动强度大大降低。
“在这里干活真好，不出远门就能挣份工资。”大棚里番茄植株上一个个红透了的番茄，映红了正在打老叶的工作人员李建英的笑脸。
自从到湘家荡农业数字化工厂上班以来，李建英才发现“田”居然还能这样“种”，同样是在种地，跟过去相比，手脚都不会弄脏。
在番茄林中，还有装着熊蜂的箱子。陈寒介绍，传统农业中，授粉是通过人工点激素进行的，可能产生激素残留的现象，现在智能农业采用从以色列引进的熊蜂作为生态连接，给番茄授粉，就能够避免这种问题。
玻璃温室大棚里，种植着是黑巧、黄葡、红莓、金橙、咖宝等10个品种的小番茄，犹如一座“番茄森林”，空气中还弥漫着沁人心脾的果香。
如今，长势旺盛的番茄已进入熟果期，番茄藤上硕果累累，一串串果实圆润饱满、层层叠叠，员工们正忙着采摘、包装、发货，上下飞舞的熊蜂不时落在番茄花蕊上。
“摘下来的番茄不用洗，直接就可以吃的，我们不打农药。”陈寒说着摘下一颗番茄递进了嘴里，一口咬下，汁水从嘴角沁出，还未咽完，又把手伸向了藤蔓。
除了令人“惊艳”的技术，这里出产的水果还有“惊艳”的产值，数字+农业在这里碰撞出大数据时代的新火花。
据了解，这里的番茄进入熟果期之后，基本上一周就可以收获一次，每年可以结40多穗果，产量及产值是传统温室的5倍以上。
“现在的订单主要发往北京、上海、天津等大城市，消费者遍布全国各地，深受高端市场欢迎，临近春节，更是供不应求。”陈寒说。(完)
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