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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

巴西50城2022年房价上涨6.16% 创2014年以来新高******

　　中新社圣保罗1月11日电(记者 莫成雄)当地时间11日最新出炉的巴西FipeZap房地产指数显示，2022年，巴西50个城市房价同比上涨6.16%，高于市场预测的上涨5.45%，创2014年以来最大涨幅。

　　FipeZap房地产指数是由巴西经济研究基金会(Fipe)以及Zap房地产网进行计算的，对巴西50个城市的房价进行监管。

　　指数显示，2022年12月，巴西50个城市房价环比上涨0.3%，低于2022年11月的上涨0.46%和市场预测的上涨0.45%，当月平均房价为每平方米8321雷亚尔(1美元约合5.18雷亚尔)。其中，圣埃斯皮里图州首府维多利亚市房价居全国首府城市之首，平均每平方米为10481雷亚尔，环比上涨1.17%；圣保罗州首府圣保罗市居次，平均每平方米为10196雷亚尔，环比上涨0.24%；里约热内卢州首府里约热内卢市居第三，平均每平方米为9860雷亚尔，环比微涨0.07%。不过，首都巴西利亚的房价平均每平方米为8726雷亚尔，环比下跌0.53%。

　　2022年12月，巴西房价最便宜的三个首府城市是：南马托格罗索州首府大坎普市，平均每平方米为5232雷亚尔，环比上涨2.17%；帕拉伊巴州首府若昂佩索阿市，平均每平方米为5430雷亚尔，环比上涨0.3%；巴伊亚州首府萨尔瓦多市，平均每平方米为5649雷亚尔，环比下降0.48%。

　　指数还显示，2022年，巴西房价累计涨幅最高的三个首府城市是：维多利亚市涨幅23.23%、戈亚斯州首府戈亚尼亚市涨幅20.91%、大坎普市涨幅14.03%。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）