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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

全球或陷“滞胀陷阱”？专家：未来十年地缘竞争或激烈化******

　　中新网北京7月10日电(记者 孟湘君)俄乌冲突开始后，西方国家对俄罗斯发起的制裁已达到一万多项。俄乌冲突、俄与西方之间的制裁与反制裁，对全球化进程和全球贸易、能源格局有何影响？近日，在中新社“东西问·中外对话”中，东方证券首席经济学家邵宇给出了自己的分析。

　　邵宇指出，西方在制裁当中冻结俄罗斯的外汇储备后，俄罗斯应对的办法就是能源出口。邵宇指出，俄罗斯不接受其他货币用于石油、能源贸易，只要用俄油气跟能源，一定要购买卢布，既然对卢布的需求在增长，它就会坚挺升值。

　　至少在这个阶段，他认为，卢布的走强使得俄罗斯确立了抗拒欧美，特别是美国金融制裁所起到的一定效应。也就是说俄罗斯用必不可少的石油需求，维护了自己货币的主权。俄在(全球)供应链当中的重要地位，目前看起来可能是无法取代的。

　　但对全球而言，不管是用卢布还是用美元计价，目前能源的价格都非常高。现在供应链的状态非常混乱，且混乱可能持续一段时间。地缘冲突包括高企的油价，可能把全球拉入一个很大的“滞胀陷阱”，对全球能源转型形成巨大冲击。

　　邵宇进一步分析，能源转型的一个逻辑是，让传统能源保持在(价格)较高位置，大家就会往新能源方向转移。这种转型可能会对全球格局包括化石能源、传统能源的需求发生一些中长期甚至是革命性的变化。

　　另一方面，对全球化本身来说，邵宇表示自己一直在研究这方面。他说，“我们习惯于把过去的全球化叫做全球化的3.0版”，三类国家构成了全球化循环的完整结构。

　　第一类是俄罗斯、乌克兰这样的能源或者资源型国家；第二类叫做生产型经济体，这些国家的经常账户盈余超过GDP4%以上；最后一类消费型国家比如南欧国家、美国，经常账户赤字占GDP4%以上。

　　现在不管是地缘冲突还是一些国家间的竞争，已经导致全球化结构断裂了。全球可能进入到一种地缘竞争更激烈，不同国家的联盟形成竞争集团的过程，有点像一战跟二战之间的一种低迷状态。

　　他预测，这样一个状态可能会持续10年甚至更长时间，所以不管是资源型国家转型，生产型国家能力提升，还是约束消费型国家滥发货币，都要找到新的合作领域，达到一个新的平衡，但这个平衡比较难达到。

　　所以，要做好准备，来应对可能会出现的各种风险跟不确定性。比如美元的武器化或者是更激烈的技术竞争形式等，或将成为各国必须面对的问题。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）