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

斯潘达勒姆空军基地——北约空中警戒前哨******

　　自乌克兰紧张局势加剧，美国便向靠近俄罗斯的区域部署先进战斗机和武装直升机。美F-35战斗机在俄乌冲突爆发后不久，就抵达位于德国西南部莱茵河流域附近的斯潘达勒姆空军基地。美国驻欧洲空军声称，这是为加强北约集体防御的谨慎措施。

　　作为美空军的重要海外军事基地，斯潘达勒姆空军基地坐落在埃菲尔山区之中，紧邻比利时与卢森堡。该基地拥有超过3000米的主跑道和2400米的辅助跑道，长期驻扎有5000名美国现役军人和7000名服务保障人员。

　　回望历史，二战结束后，美英法三国根据《波茨坦公告》的条款占领德国西部。北约成立后，为应对冷战紧张局势，美国希望将其驻扎在西德的战斗机部队向莱茵河以西移动。经协商，法国最终同意在莱茵兰-普法尔茨占领区内建立空军基地。1951年，斯潘达勒姆空军基地开始建造，该基地被称为二战以来德国土地上最坚固的基地之一。

　　该基地建成至今，驻扎过多支美空军部队。1953年，该基地正式启用，成为美驻欧空军第10战术侦察联队的司令部。第10战术侦察联队在斯潘达勒姆空军基地驻扎期间，先后更换多款战机以应对来自苏联的压力。此外，美国空军多支部队轮番调至该基地，部队搬迁调整频率极高。

　　本世纪以来，因斯潘达勒姆空军基地配套设施完善，美军战斗机参加欧洲联合军事演习期间多在此停留并接受补给保障。随着北约行动的推进，该基地战略作用日益明显。2015年，美军第354战斗机中队从戴维斯-蒙森空军基地部署到斯潘达勒姆空军基地，以支持大西洋决心行动。俄乌冲突的爆发，更加凸显了斯潘达勒姆空军基地的重要战略地位，由该基地实施的空中警戒行动不断增多。

　　可以预见，未来斯潘达勒姆空军基地的作战力量还会增加。这也再次表明，执迷于霸权主义的美国“干涉成瘾”，是世界和平的最大破坏者。（■茅蔚业　周嘉政）