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

服务做在前头 化解矛盾源头******

　　在山西省阳泉市城区市政府大院社区党群中心会议室，屏幕上经常挂着一张巨大的网格图，上面有许多独特的符号。这些符号都密密麻麻标注在每一个住户的房号后面，代表着不同住户的不同特点。

　　“这些图案，都是我们工作的好助手。精细化的信息管理有助于我们发动各方，更好地了解居民需要、做好社区服务。”政府大院社区党总支书记董殿英说。

　　阳泉市政府大院社区开展一张网格强基础项目，把社区内的党建、综治、民政、信访和城管等各类网格统一整合成“一张网”，组建了6个“全科网格”党支部、46个微网格党小组，探索“信息收集、问题发现、任务分办、协调处置、结果反馈”一个记录的工作运行机制。志愿服务队伍和社会组织广泛参与社会治理，构建起“全科型”网格服务管理体系，打通社区治理“最后一公里”。

　　近两年，阳泉市不断推行“枫桥经验”，针对不同社区特点，优化社区服务，及时解决群众的诉求，把各类潜在矛盾化解在源头，打造了一批“枫桥家园”品牌社区。

　　走进阳泉市政府大院社区党群服务驿站，雨伞、报架、开水壶等物品一应俱全。顾客、商户、交警、环卫可以在这里休息，免费获得饮水、自助充电和雨伞借用等多项便民服务。不远处，还有一间便民屋，面向社区居民，里面摆放着铁丝、扳手、象棋、羽毛球拍等各种用品。

　　“这些能满足不少居民的应急需求。体育用品则是鼓励大家进行文娱活动，多锻炼、多交流！”董殿英笑着说，“干群关系融洽、群众之间关系拉近了，矛盾自然就少了嘛。”

　　阳泉市在做好社区服务的同时，还将矛盾化解的工作重心下移，在基层培养了一批将近千人的信访代理人队伍。

　　“经过培训，由社区干部兼任信访代理人，既是信息员，又是代理员、调解员。”阳泉市委副秘书长、信访局局长文武全说。

　　此前，阳泉市矿区赛鱼街道虎尾沟社区某小区出现房屋漏水问题，社区干部兼职信访代理员胡晓入户了解情况，多次主动到区住建部门、物业公司等有关单位了解房屋漏水及维修情况，并联系相关责任部门多次召开协调会，理清职责权限并确定维修方案，使事情在短时间内得到了圆满解决，成功化解了一起潜在的矛盾冲突。“精细化基层治理，我们让数据多跑路、群众少跑腿。”胡晓说。

　　同时，阳泉各个社区积极打造“大碗茶议事”“百姓讲理厅”等协商议事品牌，通过组织听证评议、集体研究等方式消除群众法律疑惑，避免矛盾纠纷扩大上交。根据个案情况，分别组织律师、心理咨询师、道德宣讲师等适时参与调解，及时释法说理，推动诉求解决，稳定居民情绪。

　　“目前，我们运用服务型理念、综合型手段、多元型主体和前瞻型举措，发动居民、党员、群团组织等各方力量共同参与打造了200多个‘枫桥家园’，矛盾纠纷排查率和化解率均居全省前列，群众获得感、满意度不断提升。”文武全说。（记者 郑洋洋）