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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
美国疫情再现激增之势，疫苗口罩仍是预防良方******
中新网1月16日电 据英国《卫报》当地时间15日报道，近日，由于假期的到来、防疫心态的松懈和新冠病毒的不断变异，新冠疫情再次席卷了美国，引起了病例数的激增。但佩戴口罩、注射疫苗等预防措施仍然行之有效。
资料图：美国纽约曼哈顿14街一处新冠病毒检测站为居民做检测。中新社记者 廖攀 摄分析显示，美国本次的病例激增是整个疫情期间激增速度最快的一次之一，但目前仍未达到峰值。在过去一周，因新冠疫情死亡的人数上升了44%，从截至1月4日当周的2705人上升到截至1月11日当周的3907人。
新罕布什尔州医疗保健协会主席布兰登·威廉姆斯称，目前医院已达到最大容量。他表示：“无法确定此次激增的发展轨迹，但情况十分令人担忧。”
据美国疾病控制与预防中心估计，奥密克戎亚变体BQ.1.1和BQ.1以及快速传播的XBB.1.5导致了大多数感染病例。数据显示，美国东北地区超过80%的病例都由XBB.1.5毒株引起。
XBB.1.5毒株因其极高的传播性和逃避某些抗体的能力而引发关注。专家表示，接种二价新冠疫苗、佩戴口罩、通风、服用抗病毒药物等措施对于遏制疫情的传播仍然有效。
然而，马里兰大学公共卫生学院助理教授尼尔·赛加尔却表示，美国疫苗加强针的接种率“低得可怜”，抗病毒药物的使用率也很低。面对冬季激增，美国在口罩、疫苗和检测方面的规定几乎没有恢复，这给医疗卫生系统带来了巨大的压力。
约翰斯·霍普金斯大学医学院医学和传染病教授斯图尔特·雷称，加强针，尤其是升级后的二价加强针，在降低严重疾病和死亡风险方面非常有效。然而，据统计，在五岁以上的美国民众中，仅有15.4%的人接种了升级的加强针。
雷称：“如果人们及时接种疫苗，那么一些严重的病例至少在某些程度上可以避免，因为接种疫苗仍是获得免疫力的最安全的方式。”他表示，越来越多的数据表明，反复感染新冠会增加短期和长期并发症的风险，包括心血管疾病、心理健康问题等。
报道称，由于官员传达的信息不准确，许多美国民众甚至可能还未意识到美国的病例数正在激增。面对新一轮疫情的肆虐，人们仍然需要采取相应的预防措施。
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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