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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

2022年中国PPI比上年上涨4.1%******

　　中新社北京1月12日电 (记者 王恩博)中国国家统计局12日公布，2022年12月，中国工业生产者出厂价格指数(PPI)同比下降0.7%，降幅比上月收窄0.6个百分点。2022年全年，中国PPI比上年上涨4.1%。

　　国家统计局城市司首席统计师董莉娟表示，受上年同期对比基数走低影响，2022年12月PPI同比降幅收窄。当月，生产资料价格同比下降1.4%，降幅收窄0.9个百分点；生活资料价格同比上涨1.8%，涨幅回落0.2个百分点。

　　主要行业中，黑色金属冶炼和压延加工业、非金属矿物制品业、有色金属冶炼和压延加工业、煤炭开采和洗选业价格降幅收窄；石油和天然气开采业、农副食品加工业价格涨幅回落；石油煤炭及其他燃料加工业、计算机通信和其他电子设备制造业价格涨幅扩大。

　　从环比看，2022年12月，PPI由上月上涨0.1%转为下降0.5%。

　　具体而言，国际原油价格下行带动去年12月中国石油及相关行业价格下降，其中石油和天然气开采业价格下降8.3%，石油煤炭及其他燃料加工业价格下降3.5%。此外，计算机通信和其他电子设备制造业价格由上涨0.3%转为下降0.2%；医药制造业价格由持平转为上涨0.2%。

　　展望2023年，中国民生银行首席经济学家温彬预计，中国内需逐步恢复将从下游支撑PPI增速。随着核心居民消费价格指数(CPI)中枢回升，下游需求将向上传导，优先支撑食品、耐用消费品等生活资料价格企稳，并逐步传递至生产资料。

　　温彬同时指出，中国房地产投资有望由深度回调转为低位企稳，将对生产资料形成一定支撑。随着疫情逐步好转，以及各地促进房地产健康发展政策开始落地见效，中游建材相关生产资料价格将获得一定支撑。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）