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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

香港国际机场去年客运量按年回升逾3倍******

　　中新社香港1月16日电 (记者 韩星童)香港机场管理局(机管局)16日公布，香港国际机场去年客运量共570万人次，按年回升逾3倍。

　　去年，香港国际机场客运量按年上升318.4%。货运量及飞机起降量合共为420万公吨及138700架次，分别下跌16.4%及4.2%。

　　机管局行政总裁林天福表示，由于疫情影响持续，香港国际机场去年经历充满挑战的一年。然而，香港特区政府于去年下半年放宽旅游限制及入境旅客检疫要求，机场终于迎来曙光。去年最后一季，机场客运量开始回升。踏入2023年，随着与内地首阶段“通关”，机管局深信机场旅客量将会继续恢复。

　　林天福表示，在疫情下，机管局仍致力提升机场设施，为航空交通复苏作好准备。过去一年，第三跑道正式投入运作，标志着三跑道系统项目的重要里程。天际走廊于去年11月启用，这条全长200米的行人天桥连接一号客运大楼与T1卫星客运廊，带来全新便捷体验。

　　他也提到，机管局还在整个离境过程应用人面识别技术。尊贵购物区及登机闸口范围已完成翻新，为旅客提供更多设施，感觉耳目一新。

　　另外，去年12月，机场客运量达160万人次，较去年同期跃升938.7%。飞机起降量同比增加8.7%至15770架次，货运量则较去年同月下跌26.4%至351000公吨。

　　机管局表示，受香港居民及访港旅客人数上升带动，客运量于去年12月增长，往来东南亚及日本的旅客量升幅最为显著。

　　机管局也表示，全球经济前景不明朗、地缘政治局势紧张，加上全球供应链受阻，货运量继续受到影响。进口及出口货运量分别较去年同月减少33%及26%。月内，往来东南亚、北美及欧洲的货运量录得相近明显降幅。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）