大发平台客户端|大发平台app下载

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

广东“文物医生”李涛：妙手匠心让文物起死回生******

　　中新网广州11月21日电 题：广东“文物医生”李涛：妙手匠心让文物起死回生

　　中新网记者 程景伟

　　在纪录片《南粤工匠》中，一件残破不全的清朝光绪年间书法名家作品，摆在了2021年“南粤工匠”称号获得者、广东省博物馆文物保护科技中心有机文物修复组组长李涛的“手术台”上。由于在岭南乡间民宅尘封百余年，该作品上的字迹如同断了线的珍珠散落开来。这件让很多人一看无法挽救的书法作品，在李涛手中却有了起死回生的可能。

　　“判断文物材质、区分病害类型、计算病害程度、绘制病害图等，通过设计一套完整的‘治疗’方案，确保每一步都‘药到病除’。”确立了方案后，李涛开始了修复“手术”，棕刷、排笔、糨糊等工具轮番上阵，染、刷、推、压、刮等技法一一上场，使得原来破损的文物焕然生辉，零圭断璧重回连城之价。

　　纪录片《南粤工匠》11月18日在珠江频道首播，首集讲述了文物修复师李涛的匠心故事。日前，李涛在广州接受了记者采访。

　　在李涛看来，除了本身技术要过硬，跨学科合作也是南粤工匠突破自我的体现。他说：“文物修复与保护本身就是跨学科的综合性工作，广东省博物馆文物保护科技中心既有生物学博士，也有化学、材料和仪器分析等领域的专家。很多修复方案制定前，需要对文物的保存情况进行鉴定，用专业设备检测文物主要构成成分，内部结构的损伤程度等，才能进一步‘对症下药’。”

　　李涛经常打交道的书画文物，主要是以纸张、画绢为材料的书写、印刷和绘画作品，其本体为动植物纤维类有机物质，容易受到环境的影响，温度、湿度、光照、空气污染物以及氧气、酸和碱等都会直接或间接影响书画文物的寿命，导致出现发黄、褪色、机械强度下降，甚至出现粉化等现象；此外，这类书画文物还是昆虫、霉菌最爱光顾的“营养基”。

　　因此，每一件文物艺术品进入广东省博物馆库房前，都要进行消毒杀菌。“不然，库房内其它原本‘健康’的书画文物会一起遭殃。”近年来，李涛接到的“病号”种类越来越广泛，除了狭义的古代书画外，还有地契、中外古籍、隋唐写经、圣旨诰命等。其所修复的藏品质地，也可以细分为绢本、宣纸和机械纸等许多类型。

　　作为古今的“摆渡人”，文物修复师要常怀敬畏之心，李涛常告诫自己：“你做过的东西，能不能经得起后人推敲，能不能经得起时间的检验。”

　　“我们经手的文物都有附带一个修复档案，详细记录了修复时间、技法、原材料等信息。”李涛希望，在有生之年，其修复过的文物依然保存完整，“那将是对我职业生涯的最大肯定”。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）