开学第一课:与土地的“亲密接触”
张启发:开学的第一天,辅导员老师跟我们说:“同学们,今天刮了一天大风,要下雨了,学校里有几百亩黄豆要收回来,不然就烂在地里了。”我第一次在大学见到老师,老师说的前几句话就是叫我们去收黄豆,第二天还是收黄豆,连续收两天黄豆,这就是我的开学第一课。可能现在你们会觉得不可思议,但是当时因为我当了六年的农民,就觉得干就干,反正之前天天都是这样过的。
“最接地气”大学培养“最接地气” 院士
张启发:我们老师开玩笑说,周边的农民都把学校称作是“大砖”院校,为什么呢?因为学校的院墙是从水稻田里挖出的一块一块的土垒起来的,所以是“大砖”。
双脚丈量求学路
张启发:当时上荆州中学,我是从老家走到学校去的,而且我上学期间很多时候都是这样走过来的。尽管有公共汽车,但是那个时候一张车票要几毛钱,我不太舍得,就选择用双脚走。后来我还步行走到过韶山和长沙,当时走了一个星期才到韶山。
人不追求建树,与草木何异?
张启发:从小到大,我都有一个不改的初衷,就是人要有所建树。人之所以为人,作为一个个体,就是要追求建树,不然的话,引用《三国演义》里的一句话,叫做“与草木何异”,也就跟一般的动物没有什么区别。来到这个世界上,总要留下一点属于你自己的印记。所以我自己就是这样一个心态,不断地追求建树,总是想做得好一点,总想做一个最好的自己,这也是这一辈子干下去的源动力。
出品人
杨 谷
总监制
宋乐永
总策划
战 钊 宋雅娟
统筹|编导
宋雅娟 蔡 琳
文 案
蔡 琳谢 芸
摄 像
肖春芳
制 作
光明网科普事业部
联合出品
中国科协科普部、光明网、哔哩哔哩、未来科学大奖
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
(文图:赵筱尘 巫邓炎)