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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

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文旅部：加强网络演出节目评论、弹幕实时监控******

　　中新网1月18日电文旅部网站在近日发布的《文化和旅游部关于规范网络演出剧(节)目经营活动推动行业健康有序发展的通知》(以下简称《通知》)中指出，网络演出剧(节)目经营单位应当建立健全内容管理制度，加强对评论、弹幕等用户产生内容的实时监控。采用直播方式提供网络演出剧(节)目的，应当采取延时直播方式播出，并安排专人对网络演出剧(节)目进行实时监管，发现内容问题应当第一时间阻断并及时处置。

图片来源：文旅部网站截图

　　据介绍，网络演出剧(节)目，是指将演出剧(节)目通过互联网(含移动通讯网、移动互联网)实时传播或者以音视频形式上载传播而形成的互联网文化产品。演出剧(节)目包括但不限于音乐会、演唱会、音乐节、舞台戏剧(含戏曲、话剧、歌剧、舞剧、音乐剧等)、曲艺、杂技、脱口秀等演出活动。

　　《通知》中强调，网络演出剧(节)目经营单位应当建立健全内容管理制度，配备适应内容审核工作需要的专业人员负责网络演出剧(节)目的内容管理，加强对评论、弹幕等用户产生内容的实时监控。采用直播方式提供网络演出剧(节)目的，应当采取延时直播方式播出，并安排专人对网络演出剧(节)目进行实时监管，发现内容问题应当第一时间阻断并及时处置。

　　鼓励和支持网络演出剧(节)目平台经营单位提供内容优质、符合社会主义核心价值观的网络演出剧(节)目。鼓励和支持文艺表演团体、演出经纪机构、演出场所经营单位利用互联网为公众提供演出剧(节)目，推动演出新业态发展。(完)

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

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