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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

上海加强未成年人学校保护工作******

　　上海加强未成年人学校保护工作

　　中小学设立相关专兼职教师岗位

　　本报讯（记者任朝霞）日前，上海市教卫工作党委、市教委发布《关于进一步加强本市未成年人学校保护工作的若干意见》。《意见》明确，到“十四五”末，市、区、校未成年人学校保护工作责任全面贯彻落实，部门协同联动成效显著的体制机制基本形成，制度体系逐步健全，工作力量有效加强。

　　根据《意见》，在上海市未成年人保护工作协调机制的统一指导下，市、区、校进一步建立健全未成年人学校保护工作机构，强化人员配备，切实落实未成年人学校保护工作职责。上海市教委协调推进全市未成年人学校保护工作。各区教育局成立区未成年人学校保护工作机构，按照本区学生规模及未成年人学校保护工作实际需要配备专兼职工作人员，行使行政管理及协调职能。有条件的区，可以设立学生保护专职监察员负责学生保护工作，处理或者指导处理学生欺凌、性侵害、性骚扰以及其他侵害学生权益、危及学生身心健康、影响学生健康成长的事件。各中小学设立未成年人学校保护专兼职教师岗位，负责本校未成年人学校保护日常工作。规模较大或多校区的学校，或有条件的其他学校，到“十四五”末，要成立学生保护委员会，整合欺凌防治、纪律处分、教育惩戒等组织、工作机制，统筹负责学生权益保护及相关制度建设。

　　《意见》强调，将未成年人学校保护纳入市、区两级教育行政部门相关负责人员业务培训范畴，提高政策理论水平和业务指导能力；纳入中小学校长培训范畴，强化未成年人学校保护底线思维和忧患意识；纳入中小学教师全员培训和新教师岗前培训范畴，普及未成年人学校保护基本理念和基础知识。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）