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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

台湾“修法”打击炒房 炒作行为可重罚5000万元新台币******

　　中新社台北1月10日电 台立法机构10日三读修正通过“平均地权条例”部分条文，明定不得散播不实信息影响不动产交易价格，炒作行为最高可罚5000万元(新台币，下同)。

　　综合中央社、《经济日报》等台湾媒体报道，此次“修法”有五个重点，包括限制换约转售、重罚炒作行为、建立检举奖金制度、建立私法人购买住宅许可制、解约申报登录等。

　　三读条文明定，若有散布不实信息、影响交易价格，与他人通谋或虚伪交易营造热销假象，影响市场交易秩序或垄断转售牟利，可按交易户(栋、笔)数处罚100万元至5000万元；限期内未改正者，可连续处罚。

　　三读条文增订私法人购屋采许可制。未来私法人购买住宅应检具使用计划，并经相关机关许可，且5年内不得办理移转、让与，避免私法人投资炒作住宅。

　　三读条文还增订限制换约转售预售屋或新建成屋买卖契约，买受人除配偶、直系或二亲等内旁系血亲，或经公告的特殊情形外，不得让与或转售第三人；建商也不得同意或协助契约让与或转售，违者可按户处罚50万元以上300万元以下。

　　台当局内部事务主管部门表示，住宅是用来居住的，而非是用来投资炒作的商品。“修法”的主要目的是打击炒房，健全房市交易秩序；就长期而言，将有助于引导市场回归稳健发展，协助不动产产业永续经营，并保障民众购屋权益。

　　有岛内房仲业者分析指出，条例通过后，市场预期房价可能缓跌。不过目前预售价格降幅须超过两成至三成，才有机会回到2019年资金热潮前的房价水平。房价受冲击而下修的幅度能否抵销资金潮的涨幅，仍待观察。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）