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【光明图刊】春运大幕将启 铁路列车整装待发******

　　2023年春运将于1月7日拉开大幕。为保障运营安全平稳，各地铁路局加大检查、检修和安全巡查力度，为乘客春运期间出行保驾护航。

　　2023年1月6日，河南郑州，郑州动车段机械师正在对入库动车组列车进行走行部检查。(王玮摄/光明图片)

　　2023年1月6日凌晨，在沪昆高铁贵州铜仁南站站区，贵阳高铁工务段的工作人员开展铁路设备巡检，确保春运动车运行安全。(胡攀学摄/光明图片)

　　2023年1月6日，陕西西安，中国铁路西安局集团有限公司西安动车段存车场，一列列动车组整装待发迎接2023年春运。(王曙天摄/光明图片)

　　2023年1月5日，在中国铁路郑州局集团有限公司洛阳机务段检修车间，工作人员正在进行检修作业。(张怡熙摄/光明图片)

　　2023年1月4日，杭州西动车所，地勤机械师在对复兴号智能动车组进行检查。(周围摄/光明图片)

　　2023年1月4日，在南京东机辆段南京整备车间，铁路职工在对一台内燃机车轮对进行检修。(苏阳摄/光明图片)

　　2023年1月3日，航拍中国铁路成都局集团有限公司成都动车段的存车线，配属该段的155组动车组完成检修集结完毕，犹如“陆地航母”一般，蓄势待发。(苏志刚摄/光明图片)

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

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）