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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

上海力争2025年机器人关联产业规模达1000亿元******

　　中新网上海1月17日电 (记者 郑莹莹)上海市经济和信息化委员会副主任汤文侃17日于此间透露，上海力争到2025年打造10家行业一流的机器人头部品牌、100个标杆示范的机器人应用场景、1000亿元(人民币，下同)机器人关联产业规模。

　　他表示，上海是中国机器人产业发展的“领头羊”，产业规模和技术实力长期保持领先水平，目前上海全市工业机器人与服务机器人形成齐头并进的增长格局。具体而言：

　　一方面，工业机器人成为上海智能制造的重要支撑。2022年，上海工业机器人年产量预计将达7.5万台以上，顶住疫情压力实现同比增长6%。在上海，国际机器人“四大家族”(ABB、发那科、安川、库卡等)持续投产布局，同时，本土机器人企业(新时达、节卡、新松等)不断成长壮大。

　　另一方面，上海的服务机器人成为赋能百业增长的动力。2022年是上海服务机器人产业发展井喷的一年，服务机器人在医疗、建筑、农业、商业、家用、应急等领域实现多项首台落地应用，节卡、蔚建、钛米、傅利叶等企业入选国家级机器人典型应用场景名单，达闼、飒智、擎朗、诺亚木木等企业在疫情期间支援了多个方舱工程的无人化服务。

　　“机器人正在全面融入上海的城市数字化转型，成为市民的工作助手与生活伙伴。”汤文侃说。

　　2022年10月起，上海市经济和信息化委员会、上海市科委、上海市公安局、上海市民政局等九部门公开发布了智能机器人标杆企业与典型场景目录的征集通知。经官网公示评审结果并听取意见后，最终形成了第一批标杆企业与典型场景的入围名单，包括41家企业品牌及52个应用场景。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）