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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

献血与评优挂钩，“自愿”还有多少真实成分？******

　　据1月10日红星新闻报道，近日，为缓解血液库存下降的压力，不少城市组织起流动献血站点进入街道社区等活动。辽宁大连某中学下发了一则号召教师献血的通知，其中提到“献血者在学校评职、评优、评先中同等条件予以优先考虑”。这种将自愿献血与评优评先挂钩的行为引发舆论关注。目前，校方表示考虑不周，已撤回通知。

　　血液库存不足，一直困扰着不少地方。由于疫情影响，各地血液库存告急的问题显得更为突出，急需拓展献血人群和调动社会献血积极性。正因此，很多地方都在组织献血活动，其中不乏一些激励举措，这背后的善意值得肯定。

　　然而，不是所有激励措施都值得倡导。将教师献血与评优评先挂钩，表面上看，是一种激励，但如此措施的公平性值得商榷。毕竟，能否献血不只取决于意愿，还受到身体条件等方面因素的影响，如有的人患有不宜献血的疾病等。

　　应该明确的是，献血与教师能力素质并无关联，教师评定职称、评优的主要依据应当是其教学能力和水平，与教学活动无关的一些条件不应被包括在内。也就是说，激励人们献血应当避开职业评价。

　　根据我国献血法的规定，国家提倡十八周岁至五十五周岁的健康公民自愿献血。这一法律条款向社会传递出的明确信息是：献血是自愿的，不能强制。报道显示，上述学校所在区下发的《关于在全区机关企事业单位开展无偿献血的通知》中明确，“本次献血工作纳入各部门、单位工作实绩考核”“每个单位参与献血人数不低于在岗人数10%，每人献血量不少于200ml”。如此做法显然会折损“自愿”的真实性和成色，也容易导致一些学校在落实相关工作时乱作为。

　　激励献血，既要调动公众的积极性、尊重献血者、呵护公益爱心，也要强调自愿、保证公平。比如，要落实好献血者自己及近亲属用血的优惠政策，简化免费用血的手续，充分体现公益互助的特质；单位或行业组织献血可以给予职工一定的营养补贴，适当安排职工休假休息等；政府层面可以给予某些符合条件的献血者一定的礼遇，如授予道德模范称号等。

　　鼓励民众定期自愿无偿献血是一项长期工程，切忌用力过猛。(工人日报 木须虫)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）