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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

大陆要求台湾食品企业交出“机密配方”？国台办回应******

　　中新网1月11日电 针对台“食药署”声称大陆刁难台湾食品企业注册，国台办发言人马晓光11日回应指出，这本来就是个单纯的企业注册问题，解决起来并不难。民进党当局不积极帮助企业妥善处理相关事宜？不能不令人怀疑他们是在将经贸问题政治化，将简单问题复杂化。

　　11日，国台办举行例行新闻发布会。有记者提问：据关于台湾食品企业注册，台“食药署”声称是大陆在刁难，要求台湾业者交出“机密配方”，请问对此有何评论？台湾业者如何能够重新申请通过？

　　对此，马晓光表示，自去年12月上旬以来，国台办发言人先后三次通过书面新闻稿就此说明情况，澄清事实，驳斥民进党当局政治操弄。马晓光并就此再说明四点：

　　第一，大陆发布《进口食品境外生产企业注册管理规定》(海关总署第248号令)，适用于所有国家和地区向大陆境内出口食品的生产、加工、贮存企业的注册管理。该规定优化了注册程序，对不同类别境外生产企业实施分类管理，明确了企业主体责任和所在地主管部门监管责任，旨在保障进口食品安全。一言以蔽之，这么做是为了保障进口食品安全和消费者的健康权益。不仅根据世贸组织有关规则进行了通报，也通报了台湾方面。根据这一规定，台湾食品生产企业应补充完善相关注册信息。这不是禁止台湾食品企业产品输入，更不是民进党所说的“贸易障碍”“歧视待遇”。

　　第二，台湾食品生产企业应提供的注册信息，与其他境外企业是一致的，其中按要求填报的原料配料相关信息，是为了保障进口食品安全和消费者权益，不存在所谓要求交出“机密配方”的问题。这些信息不会对外公布，不会影响企业权益。事实上，迄今为止也没有发生过这样的情况。

　　第三，台湾部分企业目前暂未获得注册，主要原因就是提供的注册信息不完整不规范。虽然我们通告的期限到了，但只要按要求完善注册信息，经审核合格后依然可以向大陆出口产品。据了解，目前一些台湾食品生产企业已经补充了注册材料，有关主管部门正在进行审核，对于符合要求的，将予以注册。

　　第四，这本来就是个单纯的企业注册问题，解决起来并不难。岛内媒体已经指出，是有人故意把它变成了“罗生门”。令人不解的是，为何在有充裕时间的情况下，民进党当局不积极帮助企业妥善处理相关事宜？不能不令人怀疑他们是在将经贸问题政治化，将简单问题复杂化。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）