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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

高水平开放是高质量发展的必然要求******

　　作者：王晓红（中国国际经济交流中心科研信息部副部长）

　　党的二十大报告提出，“未来五年是全面建设社会主义现代化国家开局起步的关键时期”，将“改革开放迈出新步伐，国家治理体系和治理能力现代化深入推进，社会主义市场经济体制更加完善，更高水平开放型经济新体制基本形成”纳入未来一个时期的主要目标任务。中央经济工作会议提出，“坚持推进高水平对外开放，稳步扩大规则、规制、管理、标准等制度型开放”。在此背景下，进一步认识推进高水平对外开放对做好经济工作的意义十分重要。

　　近年来，世界百年未有之大变局加速演进，世纪疫情影响深远，逆全球化思潮抬头，单边主义、保护主义明显上升，世界经济复苏乏力，全球性问题加剧，国际经济、科技、文化、安全、政治等格局都在发生深刻复杂变化。当前我国经济恢复的基础尚不牢固，需求收缩、供给冲击、预期转弱三重压力仍然较大，外部环境动荡不安给我国经济带来的风险和影响增大。这些挑战都要求我们更好统筹国内国际两个大局，建设更高水平开放型经济新体制，实施更大范围、更宽领域、更深层次的对外开放，推动经济实现质的有效提升和量的合理增长。这既是应对国际环境深刻复杂变化的现实需要，也是推动我国经济实现高质量发展的内在要求。

　　高水平对外开放为建设高标准市场体系提供制度供给。建设高标准市场体系是加快完善社会主义市场经济体制的重要内容，对加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局具有重要意义。推进高水平对外开放，对标高标准国际经贸规则，促进深层次改革，稳步扩大规则、规制、管理、标准等制度型开放，有助于构建更加成熟、更加定型的高水平社会主义市场经济体制，进一步激发各类市场主体活力。

　　高水平对外开放为持续优化国内国际资源要素配置提供助力。高水平对外开放能有效提升贸易投资合作质量和水平，更大力度吸引和利用外资，有利于我们积极推动加入全面与进步跨太平洋伙伴关系协定和数字经济伙伴关系协定等高标准经贸协议，主动对照相关规则、规制、管理、标准，深化国内相关领域改革。

　　高水平对外开放为构建新发展格局提供稳定安全的供应链保障。我国经济已深度融入全球产业链、供应链和创新链，构建新发展格局，着力提升产业链供应链韧性和安全水平，都需要在开放的条件下推进。一方面，要充分依托国内大市场和产业链优势形成内循环为主的大国经济发展模式，增强国内大循环内生动力和可靠性；另一方面，要通过高水平对外开放形成畅通的外循环系统，提升国际循环质量和水平。只有打通内外循环的堵点，才能畅通生产、分配、流通、消费各环节，延伸全球产业链，稳定供应链，强化创新链，提升我国产业在全球价值链中的分工水平。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）