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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

中国西北“空中杂技”传承600年诠释“莫等闲”******

　　(新春见闻)中国西北“空中杂技”传承600年诠释“莫等闲”

　　中新社青海湟中2月4日电 题：中国西北“空中杂技”传承600年诠释“莫等闲”

　　作者 李隽

　　“我是‘孙悟空’，我是‘财神’……”根据角色设计，一群小男孩早上7点半就挤在屋子里，为当日的“空中杂技”高台打脸谱。

　　每年的农历正月十三，是“中国民间文化艺术(高台)之乡”青海省湟中县拦隆口镇千户营村老老少少最期待的日子。

　　被称为“空中杂技”的高台在千户营村已有600多年历史，是将装扮着传统戏剧人物的孩童，绑在接近两层楼高的木料或铁杆上，其下有台板支撑，讲述《五虎上将》《封神榜》《大闹天宫》等传统戏剧故事，是集当地绘画、刺绣、木雕等民间技艺于一体的高空造型艺术，以高、悬、妙、奇著称。2008年被列入中国第二批“国家级非物质文化遗产名录”。

　　“老辈人说千户营高台是明代洪武年间从南京传到这里的，到我这一辈是第13代。”61岁的千户营高台国家级非遗传承人李富先说，“高台娃娃都是五六岁的小娃娃，要勇敢能吃苦才能绑，长大了体重大了，在高台上不稳当。”

　　上午10点半，村民们在村里山神庙集合，20多个扮了相的小男孩依次顺着梯子爬上屋顶，高台匠人根据戏剧曲目，将他们用红布绑在踏板上。一旁，没有“抢到”扮相的孩子一脸羡慕。

　　“高台娃娃都是故事里菩萨、英雄的化身，寓意吉祥，村里的孩子每年都抢着上高台，稍有犹豫就错失良机。”千户营高台第14代传人之一陈虎邦说，“我们小时候抢扮相，老一辈都说‘莫等，一等就是3年。’”

　　“一等就是3年，很多娃娃3年后就长大很多，想绑也绑不成了。”李富先说，按照老人们留下的规矩，绑高台，一绑三年才能换人，自己六岁时就绑过。

　　每年因戏剧曲目不同，高台造型也会有差异，但脚踏鳌头、面目狰狞的“魁星”高台，600年来从未改变。

　　“‘魁星’寓意‘点状元’，村里考大学的人家，都搭红祈福希望独占鳌头。”李富先说，千户营的高台从最初的三台，到之后的五台、七台、九台，绑单不绑双，所以现在增加到了十九台。

　　中午12点，伴着一阵鞭炮和锣鼓声，以千户营高台为主的社火队开始表演，所到之处欢呼吆喝声不断，不时有村民上前搭红祈福。

　　社火队中，与“空中杂技”高台有异曲同工之妙的高跷表演惊险吸睛。“哪吒”“悟空”等20多个戏剧人物踩着两米多高的高跷扭着身子，诙谐生动。

　　“最高的高跷有三米多，有三四十斤重，也是我们湟中的特色。”据陈虎邦介绍，湟中县鲁沙尔镇是“中国民间文化艺术(高跷)之乡”，正月里踩高跷被民众称为“空中舞蹈”。

　　在地处中国西北的青海省农业区，多地都有高台、高跷表演传统，只是千户营的表演文化底蕴更为深厚，小孩子们争抢着绑高台的场景也独树一帜。

　　“老人们都说过年时绑了高台，踩高跷，孩子们身体健康、学业有成，来年事事都会吉祥如意。”李富先说。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）