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

2022年青海支出35亿元保障困难民众基本生活******

　　中新网西宁1月19日电 (李隽马钰)19日，记者从青海省民政厅获悉，2022年该省按照低保、特困、低保边缘家庭和支出型贫困家庭等社会救助政策，及时将符合条件的困难民众全部纳入救助范围。严格落实家庭收入豁免、就业成本扣减、低保渐退期和“单人保”等政策制度，足额发放各类社会救助资金，切实保障困难民众基本生活。截至目前，该省长期保障社会救助对象共计57.57万人。2022年全年累计支出困难民众救助资金35亿元。

　　入冬以来，青海省按照城市低保对象、城市特困供养对象1000元/户，农村低保对象、农村特困供养对象800元/户的标准，为城乡困难群众发放取暖救助，共计发放资金1.21亿元，惠及城乡困难民众16万户。同时按照城市低保对象300元/人、农村低保对象和特困供养对象200元/人的标准，在2023年“两节”期间为37万城乡困难民众发放第二批一次性生活补贴，并及时启动社会救助和保障标准与物价上涨挂钩联动机制，在2022年四季度连续3个月为城乡低收入人口发放价格临时补贴，共计发放资金0.45亿元，惠及58万城乡低收入人口。

　　2023年“两节”期间，青海省、市、县三级党政领导和民政部门分别组成慰问团，深入困难民众家中开展走访慰问活动，了解困难群众生活状况及各项政策落实情况，走访慰问孤儿、特困供养对象、低保对象、留守老人等弱势群体，帮助他们解决实际困难。截至目前，该省各地共计慰问困难民众5000余户次，发放各类慰问款物100余万元。

　　此外，青海省各级民政部门加大临时救助力度，解决民众因突发性事件、意外伤害或因家庭刚性支出较大导致的临时性基本生活困难。全面落实“分级审批”“先行救助”等急难型临时救助措施，加大对低保对象、特困人员、脱贫人口等因疫因灾遇困民众的临时救助力度。主动加强临时救助与灾害救助的政策衔接，确保因灾遇困民众得到及时有效救助。四季度，青海省临时救助7.7万人次，发放救助资金1.17亿元。(完)