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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

“中国是一个充满机遇的市场”（见证·中国机遇）******

　　“中国市场是全球增长最快的市场之一，我们会继续扩大在中国的投资。”法国苏伊士集团（以下简称“苏伊士”）董事长兼首席执行官苏冰岚日前在接受本报记者采访时表示，作为最早进入中国水务市场的外资企业之一，苏伊士把来自全球的先进解决方案引入中国市场的同时，也把在中国发展的成功经验带到其他国家和地区。

　　苏伊士是世界领先的水务和固废资源管理服务企业。早在上世纪70年代中期，苏伊士的子公司得利满就在中国参与设计建造水厂和污水处理厂，并为中国城市居民提供水务服务，见证了中国在促进经济发展和生态环境保护协同共进方面取得的成就。“中国是一个充满机遇的市场。苏伊士在中国发展已近50年，业务领域逐渐由技术设施建设拓展至水务管理、固废管理、工业园区及智慧环境解决方案等。”苏冰岚介绍，如今，苏伊士在中国的员工超过6500人，建造了逾400座饮用水及污水处理厂，为超过2500万人提供水务和固废资源管理服务，为16个工业园区提供环境服务。

　　苏冰岚说，苏伊士在中国的发展历程，伴随着中国经济绿色转型、推动人与自然和谐共生的过程。目前，苏伊士与中国30多个主要城市的市政和工业客户合作。在上海，苏伊士为上海化学工业园区提供一体化环保方案，助力园区成为全球生态环保和循环经济的实践典范；在辽宁大连，苏伊士的污水解决方案减少了二氧化碳排放，帮助保护渤海的生态环境和生物多样性；在江苏常熟，苏伊士将建筑装修垃圾的资源化率提升到80%。

　　“苏伊士深刻感受到中国经济绿色转型的决心和努力，见证了中国经济增长模式的转变。”苏冰岚说，中国对环境监管采取高标准，例如，在饮用水水质检测方面，中国制定了106项指标。在污水排放标准方面，中国许多地方制定的化学需氧量限值比欧洲国家规定的限值低50%以上。“这些严格的规定对技术提出更高要求。中国一系列开放政策为我们带来极具吸引力的发展机遇。”

　　2022年，苏伊士在中国签订多个合同，包括江苏常熟为期30年的工业污水处理厂建设与运营服务项目、位于四川成都的污泥独立焚烧项目等，苏伊士在中国的首个海水淡化建设项目也将在山东落地。苏冰岚表示，根据苏伊士有关战略规划，集团的国际业务比重将由此前的25%上升至40%左右，中国在苏伊士未来业务中占据重要位置。“集团层面将未来营收增长目标定在4%—5%左右，可以确定的是，中国市场的增长目标将高于这个平均水平。”

　　苏冰岚说，苏伊士将继续加大在中国的投资，不仅是看重中国的市场规模，更是因为中国政府对环境保护的高度重视。中国正在加快改善生态环境质量，苏伊士有能力提供多样化的解决方案，为推动中国生态环境保护事业发展贡献力量。（田 泓）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）