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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
美国航空系统一个月“崩溃”两次，暴露“巨大弱点”******
中新网1月12日电 据美国有线电视新闻网(CNN)报道，当地时间11日，美国联邦航空管理局(FAA)系统出现故障，一度暂停美国境内航班起飞。虽然后续解除暂停措施，但导致上万架次航班受到影响。
美媒报道称，这是美国航空系统一个月以来第二次“崩溃”，暴露出美国航空业系统老化、人员不足等重大问题。
2023年1月11日，美国联邦航空管理局(FAA)系统出现故障，一度暂停美国境内航班起飞。图为盐湖城国际机场的旅客。上万航班受影响，因一个数据库文件损坏？
据报道，11日早间，FAA宣布空中任务通知系统发生故障，并短暂停止美国境内航班起飞。当日9时左右，暂停起飞措施解除，但由于持续拥堵，航空公司继续推迟或取消航班。
CNN援引航班信息追踪网站FlightAware数据称，截至美国东部时间11日18时，已有9500多架次航班被延误，超过1300架次航班被取消。
白宫新闻秘书卡里娜•让-皮埃尔发表声明说，美国总统拜登已经听取关于空中任务通知系统出现故障的汇报，目前没有证据显示这是一次网络攻击。
FAA在11日晚间发布的声明中承认，初步调查发现故障是由“一个损坏的数据库文件”造成的，并表示将进一步彻查事故原因，并采取一切必要措施防止再次出现航班中断。
另据路透社报道，美国参议院商务委员会主席、民主党人坎特韦尔表示，该委员会将就此次计算机系统中断原因展开调查。坎特韦尔称，“公众需要一个有弹性的航空运输系统”。
一个月内两次，事故“不可原谅”
报道指出，此次大规模停飞是美国航空业在不到一个月内遭遇的第二次重大事故。
2022年底，因遭遇超强寒潮和系统老化等原因，美国西南航空一周内取消了近1.6万个航班，大量乘客受到影响，航空公司还在退款问题上与乘客僵持不下。
美国交通部长当时表示，西南航空大规模航班取消已经不是天气导致的事件，而是西南航空公司内部的“系统性失败”。
而在此次大规模停飞事故后，美国更是出现了不少要求航空系统升级的声音。
经历了两次停飞的旅客表示，“遇到天气问题很常见，但我从未经历过影响整个国家的大规模(航班)取消。”
美国旅游协会总裁和首席执行官弗里曼表示，“此次FAA灾难性的系统故障清楚地表明，美国的交通网络迫切需要重大升级。”
美国众议院交通和基础设施委员会主席格雷夫斯则称，这两次事故“不可原谅”，凸显了“美国航空运输系统的巨大弱点”。他认为，FAA人手严重短缺，“联邦航空局不是自动运行的——整个机构的各个职位上都需要有熟练、专注且固定的领导层，从局长办公室开始。”
CNN报道称，FAA目前在没有常任领导者的情况下运作。美国总统拜登提名的该组织负责人菲利普·华盛顿不但因有限的航空经验受到共和党人质疑，还曾在与洛杉矶政治腐败调查有关的搜查令中被提及。拜登近期再次提名此人，并表明了政府对他的支持。
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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