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
北京人艺《茶馆》再开张******
中新网北京2月3日电 (记者 高凯)2月2日晚，北京人艺“镇院之宝”《茶馆》再度上演。
作为中国话剧舞台上里程碑式的作品，《茶馆》的经典地位毋庸置疑。老舍先生的剧本，焦菊隐、夏淳作为导演的创造，林兆华、杨立新担任复排艺术指导的继承，一代代表演艺术家对角色的塑造，共同成就了这部舞台经典。几十年来，《茶馆》在北京人艺的舞台上，如同一种精神，被坚守和传承；也如同一种仪式，伴随一代代观众和演员，连接起舞台上下的生活。
经过了去年《茶馆》院庆纪念场的演出，今年归来，该剧仍聚集了包括梁冠华、濮存昕、杨立新、何冰、吴刚、冯远征等人在内的超强阵容，对观众而言，无疑又是一次观看人艺舞台中坚力量集体表演的戏剧盛宴。
北京人艺《茶馆》再开张 李春光 摄此轮首演开启了《茶馆》第726场的演出。但作为经典，这部作品依旧没有停止打磨。无论是演员对角色背景的不断丰富，还是新演员进入剧组后，与老演员间的再次融合，都让这部作品在排练和演出中闪现新的火花。
大幕拉开，观众首先看到的是茶馆中生动鲜活的一片景象。据介绍，为了演好这被曹禺先生誉为“古今中外剧作中罕见的第一幕”，此轮排练中，执行复排艺术指导杨立新仍然反复要求演员去做好人物设定和场景训练，扎扎实实地演好每一个细节，即便是舞台上转瞬间的一举一动也要体现舞台真实。
据悉，此轮《茶馆》演出将持续至2月12日。(完)
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