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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

水利部：强化人为水土流失监管 严格查处和打击违法行为******

　　光明网讯（记者袁晴）国务院新闻办公室1月12日举行新闻发布会，邀请水利部、国家发展改革委有关负责人介绍加强新时代水土保持工作有关情况。

水利部水土保持司司长蒲朝勇（徐想 摄）

　　党的二十大报告指出，要加快发展方式绿色转型，《关于加强新时代水土保持工作的意见》提出要坚持生态优先、保护为要，依法严格人为水土流失监管。水土流失与人的行为之间是怎样的关系？如何强化人为水土流失监管？

　　对此，水利部水土保持司司长蒲朝勇介绍，水土保持状况是反映生态环境质量的一个重要综合性指标。水土保持工作的主要任务，归根到底是防止水土流失，而水土流失的形成和加剧与人的行为与活动密切相关，人类不合理的生产和生活方式，会造成或者加剧水土流失。所以，不解决人为水土流失“增”的问题，就没法实现“减”的目标，也就没法实现水土保持率提高的目标，良好的生态环境就成为一句空话。

　　蒲朝勇指出，人为水土流失监管是水土保持法赋予水行政主管部门的一项重要法定职责，更是贯彻落实习近平生态文明思想的重要政治任务。他介绍，党的十八大以来，水利部把人为水土流失监管作为工作的重中之重，依法督促指导50万个生产建设项目落实水土保持措施。持续实施水土保持遥感监管，通过“天上看、地面查、全覆盖”，及时发现并依法查处违法违规行为，人为水土流失应该说得到了有效遏制。

　　《关于加强新时代水土保持工作的意见》对依法严格人为水土流失监管提出了新的更高要求。蒲朝勇说：“下一步，我们将进一步健全监管制度，创新监管方式，落实监管责任，以高水平高效能的监管，为推动形成绿色生产生活方式和经济社会发展全面绿色转型提供支撑。”

　　一是构建水土保持全链条全过程监管体系。依法落实生产建设项目水土保持方案制度，强化事前事中事后全过程监管。完善生产建设活动水土流失防治标准，针对不同区域、不同行业特点，明确差异化、针对性要求，实施分类精准监管。

　　二是建立精准高效的监管机制。以遥感监管为基本手段、重点监管为补充、信用监管为基础的新型监管机制。全覆盖、常态化开展水土保持遥感监管，依法严格查处违法违规行为。全面实施水土保持信用评价，对守信企业少打扰、不打扰，对失信企业及高风险项目重点监管。加强人为水土流失风险的跟踪预警，提高监管精准化、智能化水平。

　　三是强化部门间协同监管和执法联动。建立水土保持行政执法和刑事司法衔接、与检查公益诉讼协作的机制，充分发挥司法保障监督作用。通过加强协同监管，压实企业水土保持责任。

　　四是深化“放管服”改革。持续推进水土保持审批服务标准化、规范化、便利化，提供优质高效便捷的便民利企服务，进一步优化营商环境。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）