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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

深化科技管理体制改革******

　　作者：沈家文（中国国际经济交流中心研究员）

　　习近平总书记在党的二十大报告中指出：“深化科技体制改革，深化科技评价改革，加大多元化科技投入，加强知识产权法治保障，形成支持全面创新的基础制度。”去年底召开的中央经济工作会议提出：“科技政策要聚焦自立自强。要有力统筹教育、科技、人才工作。布局实施一批国家重大科技项目，完善新型举国体制，发挥好政府在关键核心技术攻关中的组织作用，突出企业科技创新主体地位。”当前，世界新一轮科技革命和产业变革深入发展，国际科技竞争复杂激烈。我们站在新的更高发展起点上，深入学习宣传贯彻党的二十大精神，贯彻落实中央经济工作会议精神，完成艰巨的科技创新任务，尤其需要在体制机制上为科技创新提供坚强保障。构建更加有利于科技创新的体制机制和创新生态，亟待深化科技管理体制改革。

　　《中共中央国务院关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》提出：“全面完善科技创新制度和组织体系”“健全符合科研规律的科技管理体制和政策体系”。深化科技管理体制改革，是推动经济高质量发展、提高政府治理效能的内在要求，是实现科技自立自强、提升我国发展独立性自主性安全性的关键举措，有助于提升科技创新体系化能力、完善国家创新体系，有助于开辟发展新领域新赛道、形成国际竞争新优势。深化科技管理体制改革，要在以下3个方面着力。

　　建立健全更加适应国际科技竞争和应对风险挑战的科技管理体制机制。习近平总书记指出：“只有把核心技术掌握在自己手中，才能真正掌握竞争和发展的主动权，才能从根本上保障国家经济安全、国防安全和其他安全。”我们要适应有效应对新挑战、建设世界科技强国的需要，健全符合科研规律的科技管理体制和政策体系，从体制上增强科技创新和应急应变能力，改变一些关键核心技术受制于人的局面。

　　加快把集中力量办大事的制度优势转化为创新发展新动能。发挥新型举国体制优势，坚持问题导向，聚焦重大科研、勇于战略创新，建立快速响应的数字化管理体制和高效能科技创新统筹协调机制，强化科技创新政策的整体协同和有效衔接，把我国超大规模市场优势与国家重大战略需求紧密结合起来，加强跨区域、跨部门、跨学科整合创新资源，提高科研投入产出效率，催生更多新技术新产业，提升国家创新体系整体效能。

　　构建更加符合科技创新发展规律的现代化科技管理方式，促进我国科技创新实现质的飞跃。完整、准确、全面贯彻新发展理念，协同推进技术创新、制度创新、管理创新，形成创新合力。把转变政府职能作为科技管理体制改革的重要任务，优化科研组织架构，形成更加适应科技进步和技术创新的管理方式，充分激发创新活力和潜能。加强产学研融合和开放式创新，引导企业加大前瞻性和应用性基础研究投入，加速科研成果产业化，促进创新供给与发展需求高效对接。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）