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

新春走基层｜甘肃临夏：大学生“牵手”乡村就业工厂******

　　新华社兰州1月11日电　题：甘肃临夏：大学生“牵手”乡村就业工厂

　　新华社记者

　　打开电脑、登录网站，刚大学毕业不久的马全祥熟练地运营着一家网店。和城市里的上班族不同的是，他的工作地点是在西北老家甘肃省临夏回族自治州一家乡村就业工厂。

　　临夏回族自治州自古被称为西部“旱码头”，这里商业发达，依托当地牛羊养殖建立起的皮毛加工业更是十分兴旺。广河县三甲集镇就是著名的皮毛交易中心。

　　马全祥就业的甘肃西裕工贸有限公司是县上成立的乡村就业工厂，主要从事皮毛马甲生产和整皮加工，并开发生产护膝、护腰、护肩等产品。公司车间员工有307人，大多来自周边农村。

　　临近春节，车间里复工复产的景象“热气腾腾”，员工们忙碌在各条生产线上。

　　广河县乡村就业工厂内，1997年出生的马天龙正在直播带货。新华社记者马莎 摄

　　2020年以来，因为疫情原因，很多线下实体店经营困难，西裕公司将经营转到线上。然而，网络运营及销售人才短缺成了公司发展的最大短板。“普通工人口才表达能力有限，也不懂网络技术，急需相关专业的大学生进入企业。”公司负责人马中云介绍。

　　马全祥2019年从西北民族大学毕业后，在外闯荡了半年，因为家里人口多，经济压力大，他便在2020年回到了家乡。随后，马全祥应聘到西裕公司工作。

　　一开始，他负责客服和售后，每月只有3000多元的固定工资。熟悉企业运营后，公司将两个网上店铺交给他打理，并将这两个店铺一部分股份转让给他。马全祥的收入也从拿固定工资变为绩效奖励。2022年，马全祥的税后收入超过10万元，他非常高兴，将大部分收入补贴家用。

　　广河县乡村就业工厂内，1999年出生的客服杨小倩正在回答电商平台上顾客们的问题。新华社记者马莎 摄

　　“家里人口比较多，有妹妹和弟弟还在上学。我的收入可以极大缓解家里的经济状况。”马全祥这几天在网上翻阅各种汽车信息，并准备考取驾照。有了稳定的收入，买车也提上了日程。

　　马全祥非常庆幸自己的选择，对将来也充满信心：“电商在乡村振兴中是一片蓝海，前景非常广阔。”

　　马中云说，2022年企业又招聘了6名毕业大学生，他们有的来自甘肃省内高校，有的来自省外高校。目前公司在职的大学生达到了16名。

　　广河县乡村就业工厂内，“90”后大学生正在直播带货。新华社记者周梦蝶 摄

　　记者采访发现，许多乡村就业工厂靠近原料产地，生产的商品物美价廉质优，但由于缺乏人才和先进的市场营销手段，总是出现“有货无市”的现象。“我们还要继续加大大学生的招聘力度，以此提升管理和营销水平，推动商品走出去。”马中云说。

　　此外，当地政府也大力支持乡村就业工厂吸收大学生就业，并给予企业每人1500元的就业补贴。目前，广河县已有264名大学毕业生在乡村就业工厂就业，他们逐渐成为乡村振兴的新力量。（记者姜伟超、胡伟杰、马莎、周梦蝶）