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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

【网络强国这十年】动画丨关键信息基础设施安全有多多多“关键”，看这里→→→******

　　在很多科幻电影中，超级黑客不仅能攻击工厂、交通系统、证券交易所，甚至有可能“骇翻”一个城市......

　　如今来看，这些影片其实给我们展示了关键信息基础设施安全保护的重要性。

　　那么，什么是关键信息基础设施？保障它的安全又有什么意义？按照权威文件的表述来看：关键信息基础设施是指公共通信和信息服务、能源、交通、水利、金融、公共服务、电子政务、国防科技工业等重要行业和领域，以及其他一旦遭到破坏、丧失功能或者数据泄露，可能严重危害国家安全、国计民生、公共利益的重要网络设施、信息系统等。

　　以我们日常出行所乘坐的飞机为例，每一次顺利的飞行，背后是航空公司、机场、空管等多方努力的结果。如果机场的数据遭到黑客入侵，机场的航班大屏、飞行员、飞机起落时间都可能会受到影响，造成不可挽回的严重后果。

　　因此，可以说，作为经济社会运行的神经中枢，关键信息基础设施日益发挥着基础性、全局性、支撑性作用，“牵一发而动全身”。提升我国网络安全保障能力，筑牢国家网络安全屏障，维护国家网络空间主权和国家安全，就要切实抓住关键信息基础设施安全这个“牛鼻子”。

　　监制：张宁、李政葳策划：孔繁鑫制作：李飞

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）