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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

王宝友：工业互联网赋能实体经济高质量发展******

　　光明网讯（记者 雷渺鑫）1月6日，由中国工信出版传媒集团主办，北京信通传媒·通信世界全媒体承办的“2023 ICT行业趋势年会”在北京召开。中国工业互联网研究院总工程师王宝友以《工业互联网赋能实体经济高质量发展》为主题发表了演讲。

　　王宝友表示，工业互联网是融合新一代信息技术与先进制造业技术的新兴业态，是工业发展连接枢纽，是数字基建，是工业转型升级的关键依托。

　　“近年来，我国工业互联网赋能实体经济发展成效显著。”王宝友说道。一是工业互联网成为实体经济稳定增长的重要引擎。二是工业互联网持续赋能行业转型升级、融通发展。三是工业互联网优化就业结构、稳定就业增长。四是工业互联网促进区域协同发展。

　　针对工业互联网赋能实体经济发展的理论逻辑和技术逻辑问题，王宝友发表了自己的看法。他表示，从理论逻辑来看，工业互联网是产业数字化转型和实体经济高质量发展的新型基础设施，并可促进生产要素、生产力和生产关系变革，夯实产业数字化发展根基，在发展中逐步成为实现企业数字化转型的物理载体。而技术逻辑则从工业互联网的四个要素，即网络、平台、数据和安全方面，助力数据价值最大化、赋能实体经济。

　　工业互联网作为推动数字经济与实体经济融合发展的关键支撑，已成为全面开启数字经济新时代的“金钥匙”。然而，在数字化转型升级的历史关口，如何进一步促进工业互联网赋能实体经济发展？对此，王宝友提出以下几点思考：

　　首先，立足工业视角。每一次工业革命，都是共性赋能技术与制造技术的深度融合，在这个过程中，工业企业始终占据主导地位，对融合过程发挥主导作用。

　　其次，重视中小企业。要加强基础设施建设，做好中小企业的共享。同时加强与中小企业的合作，带动中小企业数字化转型。健全优质服务体系，建设一些赋能平台、转型服务平台、数字化转型服务中心等公共服务平台。

　　最后，坚持长期思维。工业互联网的发展不是一蹴而就的事情，其赋能实体经济的进程是渐进的、螺旋式前进的，是需要长期积累并且持续优化的过程，不能急于求成。

　　“工业互联网须与行业特有的技术、知识、经验、痛点紧密结合，需要政府引导、业界深耕、技术突破、资本浇灌、其建设发展，是一场持久战、攻坚战。”王宝友说。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）