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
家门口就能做CT 上海社区医院提升“防重症 降病亡”能力******
中新网上海1月12日电 (张践)自1月10日起，上海闵行区14家社区卫生服务中心正式开放CT检查，至春节前“一周七天”不休息，方便有需求的居民在家门口接受CT检查。
当天，记者在颛桥社区卫生服务中心看到，前来做CT的市民络绎不绝，大家有序排队等待叫号。家住闵行颛桥镇的肖女士和母亲新冠转阴后出现胸痛和咳嗽的症状，为了尽早得出检查结果，肖女士曾决定带母亲一起到三级医院做CT。但预约排队和出结果时间较长，肖女士在得知家附近的社区医院可以做CT的消息后果断带着母亲前来检查。“昨天晚上我们居委会说这边今天可以有CT了，我们就决定做一个。因为近嘛，我们到楼下挂了号之后，20分钟就做上了，那还是比大医院舒服(方便)很多。”肖女士表示。
肖女士在社区医院进行CT检查 张践 摄据悉，颛桥社区卫生服务中心CT检查无需预约，检查完成后所有报告都会上传到PACS会诊系统，由区域性医疗中心(上海市第五人民医院、闵行区中心医院)出具正式报告，居民们可请家庭医生或前往就近的分中心拿到报告，真正做到不出本社区就能得到三级医院的诊断服务。颛桥社区卫生服务中心副主任郑秀丽向记者介绍：“现在我们闵行区14家社区全部都配备了CT(设备)，在我们这边当天就可以拿到临时诊断报告。我们医生可以在第一时间去干预，这样子就可以早发现转为重症病人一个倾向，也可以达到降低死亡概率。”
社区居民在登记准备CT检查 张践 摄此外，如果症状比较轻，可以直接在社区进行治疗。检查时发现严重情况的，会第一时间通过医联体转至上级医院就诊。“因为考虑到目前老百姓的就诊需求，所以我们上级医院，(上海)市第五人民医院也是很支持的，组建了一个CT会诊群，尽量争取24小时之内出具临时报告，72小时之内出具正式报告。如果病人有特殊情况的话，我们会第一时间跟他们(上级医院)放射科医生进行联系，来解决我们目前病人的情况。”郑秀丽介绍。(完)
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