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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

柴达木盆地清洁能源产业发展释放“链式”效应******

　　中新网西宁1月11日电 (李隽)11日，记者从青海省海西蒙古族藏族自治州获悉，2022年以来，该州聚焦规划引领、错位发展、一体推进和多能互补，持续推进清洁能源产业发展稳中求进，清洁能源生产和清洁能源消纳呈现“双轮驱动”发展，清洁能源产业链释放“链式”效应。

　　截至目前，该州新能源产业装机总规模达到1207万千瓦，在建大基地项目750万千瓦，在建市场化项目1100万千瓦。

　　青海省地处青藏高原东北部，水电资源丰富，太阳能资源得天独厚，风资源居全国前列，可用于光伏、风电建设的荒漠化土地资源丰富，是中国重要的能源接续基地。其中地处柴达木盆地的海西州年平均光照3000小时以上，是中国太阳能资源最丰富的地区之一。

　　据悉，该州制定《海西州清洁能源产业发展“十四五”规划》《打造清洁能源产业高地海西行动方案》，确立全州风电光伏装机至少达到3000万千瓦，清洁能源占一次能源消费比重和可再生能源电力消纳权重均须超出全省平均水平目标。对标4条特高压电源基地，依托“风光”和土地资源，厘清每个新能源园区的空间边界和整装开发片区，加快交通设施、电力走廊等基础设施建设，保障新能源企业“拎包入住”。

　　依据海西州经济发展布局和区域资源优势，设立新能源发电集群产业分链、光伏装备制造产业分链、风电制造产业分链、新型储能电力系统产业分链、零碳产业园分链等7条分链，坚持因地制宜、分类开发，明确清洁能源各产业链发展方向，形成错位互补的发展格局。

　　海西州坚持“源网荷储”一体化推进，优化整合电源侧、电网侧、负荷侧资源，构建“以荷定源”“负荷先行”“荷源一体”等“源网荷储”一体化就地就近消纳发展模式，使新能源变成产业项目的招商配置资源，让清洁能源在产业发展中真正发挥出链式效应。

　　该州统筹把握清洁能源发展特征，利用常规电源，合理配置储能，着力提升可再生能源消纳水平，实现风光热储、风光水储、风光火储协同发展，提高电源质量水平，为能源供需提供保障。目前，中广核、鲁能等重大光热项目建设正在稳步推进。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）