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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

珠江委发布《2021年珠江片水资源公报》******

　　中新网广州12月21日电 (记者 王坚)据水利部珠江水利委员会(下称珠江委)21日消息，该委现已正式发布《2021年珠江片水资源公报》(下简称《公报》)，主要内容包括水资源量、蓄水动态、水资源开发利用等。

　　珠江委介绍，《公报》全面客观地反映了珠江片(不含红河，香港特别行政区、澳门特别行政区，下同)水资源演变情势和开发利用现状，揭示了水资源开发利用与经济社会发展之间的关系，为流域水资源开发、利用、节约、保护和管理等工作提供基础资料，为政府宏观调控决策提供科学依据。

　　《公报》数据显示，2021年，珠江片平均降水量和水资源总量为1371.1mm，比多年平均值明显偏少11.9%。全片受2020年、2021年秋冬季“双拉尼娜”事件影响，珠江片降雨连年偏少，长时间高温少雨导致江河来水持续偏少，部分骨干水库蓄水严重不足，流域内广东、福建、广西等地发生了不同程度旱情，特别是东江、韩江流域出现60年来最严重旱情。

　　2021年，珠江片水资源总量为3643亿m3，比多年平均值偏少23.2%；其中，地表水资源量3625.7亿m3，地下水资源量888.7亿m3，地下水与地表水资源不重复量17.3亿m3。珠江片用水总量为790.5亿m3，与2020年相比，用水总量增加17.6亿m3。

　　2021年，珠江片人均综合用水量为380m3，万元国内生产总值(当年价)用水量为46.9m3，耕地实际灌溉亩均用水量为678m3，万元工业增加值(当年价)用水量为22.9m3，人均生活用水量(含公共用水)为227L/d，城乡居民人均用水量为160L/d。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）