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
中国交通运输部：春运期间客流总量约为20.95亿人次******
中新社北京1月6日电 (刘文文)中国国务院新闻办公室6日举行全力做好春运服务保障新闻发布会，春运工作专班副组长、交通运输部副部长徐成光透露，初步分析研判，春运期间客流总量约为20.95亿人次。
1月6日，中国国务院新闻办公室在北京举行新闻发布会，春运工作专班副组长、交通运输部副部长徐成光，春运工作专班办公室副主任、交通运输部运输服务司司长蔡团结，中国民用航空局总飞行师万向东，国家邮政局副局长陈凯，国铁集团客运部主任黄欣介绍全力做好春运服务保障有关情况，并答记者问。 中新社记者 杨可佳 摄徐成光指出，今年春运从1月7日开始，到2月15日结束，一共40天。预计今年春运客流会大幅增长，较去年同期增长近一倍。
他说，随着“乙类乙管”措施加快落地，跨区域人员流动加速释放，加之疫情三年来民众累积的回乡过年、探亲访友、旅游观光等出行需求集中释放，春运客流将从长期低位运行到快速恢复攀升，交通运输组织将从低负荷状态到满负荷运行状态。
“初步分析研判，春运期间客流总量约为20.95亿人次，比去年同期增长99.5%，恢复到2019年同期的70.3%。”徐成光说。
1月6日，中国国务院新闻办公室在北京举行新闻发布会，春运工作专班副组长、交通运输部副部长徐成光，春运工作专班办公室副主任、交通运输部运输服务司司长蔡团结，中国民用航空局总飞行师万向东，国家邮政局副局长陈凯，国铁集团客运部主任黄欣介绍全力做好春运服务保障有关情况，并答记者问。 中新社记者 杨可佳 摄从客流构成看，预计探亲流约占春运客流的55%，务工流约占24%，旅游和商旅出行分别约占10%，不少高校已在春运开始前放假，相比往年占比相对较小；自驾车、城际拼车、定制客运等出行比例将进一步提高，高速公路小客车日均流量约为2620万辆，较去年同期增长3.6%。
从时空分布看，预计节前以大城市向周边城市及主要劳务输出省迁移为主，探亲流、务工流叠加，客流强度有所提升；节后则以主要劳务输出省及中小城市向中心城市聚集为主，返程客流相对错开，1月27日(正月初六)和2月6日(正月十六)前后将出现两个返程高峰。(完)
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