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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

伊朗学者：很多伊朗年轻人认为学中文会有好工作******

　　中新网北京1月10日电 (记者 阚枫)“狮子，波斯语叫Sheir，中文称作‘狮’，其实，如今的中国狮舞也可称为中国和伊朗的文明友谊之舞。”近日，伊朗艺术研究院助理教授、东方部主任纳思霖在中新社“东西问·中外对话”中这样解释“狮舞”的另一种含义。

　　作为同在亚洲的两大古老文明，中国和伊朗有着几千年的友好交往历史。2000多年前，两国就通过古丝绸之路建立了友好交往。

　　纳思霖是伊朗画家，擅长水彩画、油画，并曾到中国学习中国国画，于2008年获得中国中央美术学院博士学位，2010年后还在中国美术学院从事博士后工作。如今，纳思霖在伊朗的大学中教授东方艺术方面的课程，并长期从事中伊人文交流工作。

　　谈及中国和伊朗基于古丝绸之路的文明交往史，纳思霖表示，古丝绸之路让中国和伊朗这两大古老文明的交往，从贸易往来逐渐发展到影响深远的文化、艺术、饮食甚至语言等方面，这其中，有很多有趣的案例可以列举。

　　她说，历史上相传，一位伊朗国王把狮子作为礼物送给中国皇帝。狮子在波斯语中叫Sheir，来到中国之后，中文称其为“狮”，因此，如今的中国狮舞可谓历史上中国和伊朗的文明友谊之舞。

　　纳思霖称，在东方的艺术文化瑰宝中，可以看到很多受到古丝绸之路文明交融影响的痕迹。例如，中国的敦煌莫高窟内的壁画和雕塑，不少人物的衣着和色彩就能看到来自伊朗艺术的影响。

　　最近，纳思霖出版了中文新书《伊朗细密画中的中国元素》，介绍中国与伊朗文化艺术交流中相互影响的案例。

　　“为了找到最佳的方法来展示历史上中伊文明之间的艺术交流史，我在中国做了四五年研究。实际上，这本书是我论文的一个简短部分。”

　　纳思霖说，在这本新著中，她介绍了在中国元朝期间伊朗绘画作品中的中国元素，并展示了两个文明古国之间的友谊。希望对于对东方艺术，尤其是中伊两大文明的艺术感兴趣的人们来说，这能加深两大文明间的友谊。

　　虽然，中国和伊朗之间有悠久的文明交往史，但是纳思霖坦言，现在伊朗年轻人对古丝路文化知之甚少，提到中国文化，他们可能只会想到中餐、武术、商业等。

　　不过，这位中文非常出色的伊朗学者也提到了在伊朗年轻人中出现的一个趋势：在伊朗的大学生中，越来越多的人会将中文确定为自己应该学习的一门外语。

　　“十年前，我们在很多大学开设了中文系，每个学期都会有很多新生选择学习中文，他们认为汉语已是英语之外的世界第二大语言，学好汉语意味着未来可以找个一个好工作，有不错的收入。”纳思霖表示，这些年轻人在学习汉语过程中会对中国历史文化产生兴趣，很多人喜欢孔子、老子和庄子的学说，以及中华文化中的价值观念。

　　纳思霖说，中国和伊朗两大文明之间的悠久关系，对当今世界的文明交流互鉴可以有很多启迪，作为以丝绸之路结缘的两大文明，如今更应该加强人文交流，特别是年轻人之间直接的交流交往，并将深厚的东方文明重新介绍给世界。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）