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

努力把科研融入科技强国建设******

努力把科研融入科技强国建设

讲述人：西北工业大学网络空间安全学院党总支书记、教授 王震

　　党的二十大报告指出，以国家战略需求为导向，集聚力量进行原创性引领性科技攻关，坚决打赢关键核心技术攻坚战。这赋予了我们这一代青年科技工作者新的时代使命。只有把关键核心技术掌握在自己手中，才能从根本上保障国家经济安全、国防安全，才能实现科技自立自强。

　　人工智能是引领未来的战略性技术，是国际科技竞争的新焦点。为加快建设创新型国家和世界科技强国，国家发布了《新一代人工智能发展规划》。为响应国家号召，我放弃国外比较好的待遇，主动选择到祖国的西部工作，并进一步确定了人工智能与网络空间智能对抗作为自己的主攻方向，牵头组建智能交互理论与应用实验室，把科研融入科技强国建设的火热实践中。

　　面对人工智能领域前沿难题，我和团队从零做起，通过3年多的不懈努力，提出了博弈智能的新理论和新方法，实现了智能决策与认知模式的精准预测，成功应用于智能无人系统等国家重大工程任务，解决了传统集群主动性差、协同性低等难题。围绕网络空间智能对抗，牵头研制了多项智能化虚拟集群系统，率先在国际上开展了大规模试验验证，并取得了良好成绩，为国家重大工程任务提供了关键技术支撑。我本人先后入选国家级领军人才、国家重点科技创新团队和欧洲科学院院士，有幸荣获第26届中国青年五四奖章。

　　党的二十大报告指出，当代中国青年生逢其时，施展才干的舞台无比广阔，实现梦想的前景无比光明。这让我倍感振奋。新时代新征程，作为高校青年科技工作者，我们要深入学习贯彻党的二十大精神，牢记高水平科技自立自强初心使命，在国家重点科研领域攻坚克难、勇毅前行，提升自主创新能力，努力尽快在核心技术上取得新的重大突破，为建设世界科技强国作出新的更大贡献。

　　（光明日报记者张哲浩采访整理）

　　《光明日报》（ 2023年01月04日 05版）