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

2020年以来中国各地累计发放物价补贴约375亿元******

　　中新社北京1月12日电 (记者 王恩博)中国国家发改委价格司副司长周伴学12日在北京透露，2020年以来，中国各地累计发放物价补贴约375亿元(人民币，下同)，惠及困难民众7.3亿人次；其中2022年发放物价补贴约65亿元，惠及困难民众约2亿人次，对缓解物价上涨影响、保障困难民众基本生活发挥了积极作用。

　　周伴学当天在国家发改委举行的发布会上表示，近年来，国家发改委会同有关部门多次完善价格补贴联动机制，坚决兜住兜牢民生底线。在城乡低保对象、特困人员、领取失业保险金人员等7类群体基础上，进一步将领取失业补助金人员和低保边缘人口阶段性纳入价格补贴联动机制保障范围，目前共覆盖困难民众约6700万人。部分地区结合当地实际情况，进一步扩大了保障范围。

　　保障范围不断扩大的同时，价格补贴联动机制启动条件也持续优化。官方将启动条件中的居民消费价格指数(CPI)单月同比涨幅由3.5%阶段性降低为3%。目前，满足CPI单月同比涨幅达到3%或CPI中食品价格同比涨幅达到6%中的任一条件，即启动价格补贴联动机制。部分地区结合当地实际情况，进一步降低了启动条件。

　　周伴学还表示，补贴标准实现稳步提高。物价补贴发放标准与城乡低保标准挂钩，各地根据城乡低保标准调整和物价上涨情况，及时提高补贴标准。部分地区结合当地实际情况，发放了一次性补贴。物价补贴发放时限则由早期“按月计算、按季发放”缩短至当前“按月计算、当月发放”，在相关物价指数公布当月发放到位，让困难民众尽早拿到物价补贴。

　　资金保障方面，周伴学介绍，目前各地价格补贴联动机制均明确了物价补贴资金来源。同时，中央财政每年对各地困难民众救助和抚恤优待工作给予适当支持。通过有力资金保障，能够确保物价补贴足额发放到位。(完)