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

海南海口珠崖岭城址考古发掘出土大量唐代遗物******

图为珠崖岭城址发掘出土的兽面瓦。 陈明忠供图

　　中新网海口1月8日电(陈明忠)据海口市旅游和文化广电体育局消息，在2022年9月-12月期间，经国家文物局批准，中山大学社会学与人类学学院联合海南省博物馆、海口市文物局组建珠崖岭考古工作队，对珠崖岭城址开展主动性发掘，出土了大量唐代遗物。

　　据悉，本次发掘出土的遗物主要为陶瓷器、建筑构件等，陶瓷器以罐、碗、盘、钵等为主，另有部分陶砚、网坠、小陶塑等；建筑构件包括各类铺地砖、板瓦、筒瓦、瓦当等。

　　根据本次发掘材料推测，珠崖岭城址应与唐代在海南岛上所设行政建置的治所有关，并在唐代有一定的沿用时间，且据出土的多方属于唐代前期风格的陶、瓷辟雍砚台，提示该城址的具体年代有可能不仅局限于中、晚唐。此外，在城下探沟出土一些质量较好的宋代瓷器和其他宋代遗物，表明城址废弃后当地仍然存在较大规模的生活聚落。

图为2022年度珠崖岭城址东北部发掘区砖墙。 陈明忠供图

　　珠崖岭城址位于海南省海口市琼山区龙塘镇博抚村北，西北距海口市区约12公里。坐落于南渡江西岸的一处高台地上，地势西北高、东南低，台地东缘与江面高差约20米。城址平面近方形，周长约715米，四面城墙保存基本完整，经勘探城址总面积达28685平方米。珠崖岭城址的发掘为了解海南岛汉唐时期的行政设置及沿革、社会生活、手工业生产以及与大陆的经济文化交流情况提供了珍贵的考古资料。