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来源:彩多多2024-05-31 17:48

  

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

 

彩多多

高原古城闹社火:击鼓奏乐,且耍且歌******

  中新网西宁1月31日电 题:高原古城闹社火:击鼓奏乐,且耍且歌

  作者潘雨洁

  来到中国4年多,土库曼斯坦留学生王东第一次觉得春节如此“刺激好玩儿”:在两个师傅搀扶下,他颤颤巍巍站上70厘米的高跷,小心翼翼地向前迈步。“站在上面(高跷)身体很难保持平衡,但感觉非常有意思。”他说。

  一旁,18岁的韩启旺脸涂油彩,正麻利地将双脚用红绸绑在2.8米的高跷上。“凌晨两点就起床化妆,”他说。虽同样是“首秀”,他却选了最高的木跷,从小生活在青海省西宁市城中区总寨镇总南村的他信心十足:“社火年年耍,不用专门学。”

图为西宁市城中区总寨镇的高跷表演。 马铭言 摄图为西宁市城中区总寨镇的高跷表演。 马铭言 摄

  “他的扮相是‘杨五郎’,”村民介绍:“今天表演的是《杨门虎将》金沙滩赴宴片段。”据了解,当地高跷队扮演的角色众多,既有孙悟空、白素贞等妇孺皆知的民间形象,亦有一身正气的包拯、保家卫国的杨家将、替父从军的花木兰等英雄人物。

  连日来,青海省东部多市县正组织大型社火表演。社火源于民间古老的土地神与火神崇拜,最早自汉代传入青海,及至明清时期,随大规模汉人迁移,在该省东部的黄河上游河湟地区,“正月里闹社火”的规模愈发壮大,至今仍是重要年俗之一。

图为留学生王东体验社火表演。 马铭言 摄图为留学生王东体验社火表演。 马铭言 摄

  正午时分击鼓奏乐,西宁市城中区总寨镇的村民们围拢起来,“龙头老大”带领十人统一踩着鼓点,长龙上下翻腾,或仰头直上,或蜷头曲尾。紧接着,耍狮子、踩高跷、老秧歌、藏舞等表演陆续登场,引得观众连连叫好。村墙、台阶上人头攒动,挤在最前面的孩子手里拿着冰糖葫芦和热气腾腾的卤煮,附近临时支起的小吃摊前也排起队。

  “过去,村民们跳秧歌时没有现在的绫罗绸缎,就把自己干活时穿的羊皮短袄翻穿,戴着毡帽、拿着小棍敲敲打打。”总南村村民韩国琦已年过花甲,但儿时赶社火的热闹情形依然记忆犹新。

  “老人们喜欢的耍狮子、高跷、旱船等,都是来自南方、中原的传统表演,村里的年轻姑娘们则喜欢穿着鲜艳的藏服跳藏舞。”在韩国琦看来,河湟社火在历史演变中,不断融合各民族、各地区的文化。

  14岁的韩晓兰从小喜欢耍枪弄剑,今天,她第一次将练习了三年的招式表演给台下的长辈和同学。

  “这些年,村里的社火不仅观看人数多,而且家家户户都会参与,演员年龄小至五六岁,大至七十多岁。”在韩国琦看来,村民们对古老传统的热情有增无减,反而更加受到年轻群体的欢迎。

  据悉,当地社火一般在正月初六到初八间拉开帷幕,期间,由几百位村民自发组成的社火队,在大街小巷环绕游走,挨家挨户访问民众、送上祝福;同时组织集中表演,白天夜晚击鼓起舞,且耍且歌,直到正月十六晚结束。(完)

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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