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

报告：1月中国楼市热度回升 购房者和经纪人信心指数双涨******

　　中新社北京2月3日电 (记者 庞无忌)58同城、安居客3日发布的2023年《1月国民安居指数报告》显示，1月中国楼市预期转暖，全国各线级城市新房找房热度均有所上涨，购房者和经纪人信心指数也出现双涨。

　　报告显示，2023年1月中国新房找房热度环比上涨14.0%。其中，一线城市找房热度全线上涨，环比涨幅为13.9%，北京、上海、广州、深圳分别上涨13.9%、14.3%、14.9%、11.3%。

　　二线城市找房热度环比上涨12.9%，其中重庆涨幅为24.9%，石家庄上涨24.8%，南昌上涨23.8%。此外，合肥、大连、郑州、长沙、济南、哈尔滨等多个城市现20%左右的涨幅。

　　三、四线重点城市找房热度环比上涨17.8%，其中三亚旅游热度的攀升也带来了楼市热度的大涨。统计显示，三亚1月找房热度涨幅达65.9%。

　　58安居客研究院院长张波表示，找房热度上涨体现出市场预期好转正逐步形成，尤其是三、四线楼市热度上升和返乡人群增多有一定关系。此外，看房热度的提升转化为成交仍需时间，市场信心的复苏也需要时间。

　　除找房热度外，购房者和经纪人信心指数也被视为楼市预期的重要“风向标”。报告称，2023年1月购房者信心指数为104.2，环比上涨8.0%。当月，经纪人信心指数为111.2，环比上涨21.1%。

　　张波表示，2023年需求侧入场的积极性正不断增强，市场止跌回稳的趋势日益明朗。开年以来，中国多个省区市出台“稳经济”“促销费”的全年指导政策。目前上海、江苏、河南、广东、内蒙古、辽宁等省份出台的相关稳经济、促消费政策指导文件中，均提及稳定房地产市场、促进住房消费等关键内容，也透露出各省份对今年房地产市场调控政策的新方向。(完)