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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

导演李路：影视化初心是整个剧的灵魂******

　　继《人民的名义》《巡回检察组》，李路导演的又一部现实主义题材作品《人世间》在银屏热播后，迅速“出圈”，获得了收视和口碑双丰收。对此，李路表示，当前整个环境对现实主义题材的宽泛度相比十年前，有了很大改变。所以，近年来，国产电视剧现实主义题材爆款不竭。

　　在李路看来，题材没有好坏之分，真正打动人心且成为精品佳作的一定是作品所传达的价值观。“无论是你从IP 转化，还是文学作品改编或者是动漫，都有可能成为优秀题材的发源地。我拍《老大的幸福》，这部剧当时只有两三千字的提纲，我们就是从提纲延展开来，将一个小人物的幸福观逐渐清晰呈现。”

　　与《人民的名义》相似的是，《人世间》也是根据同名小说改编。从小说到影视作品，不同艺术门类的创作又有着哪些异同？对此，李路表示，从小说改编的角度来说，文学作品与剧本创作有着不一致的独立性。因为作家不会写桥段，不会直奔主题的破题，他只会去描摹他笔下的人物和不一样的故事。因此，他的功利性小一点，文学表述多一点。

　　谈起将小说改编成影视剧的成功经验，李路认为最重要的是不要忘记初心。“选完选题后要时刻问自己，你看中这个选题的价值是什么，为何打动了你。而你用影视化表达的所有指向，就是你当初看重的那些元素。”李路说，这个过程也是所有创作人员集体的智慧。作为总制作人和导演，他必须时刻警醒大家，劲往一处使，一个部门、一个环节都不能跑偏，这是保证一部好作品诞生的前提。（张晓荣 刘希尧）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）