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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2021年薪资中位数小幅增加 各行业薪资增减差异明显******

　　中新社台北12月21日电 台湾行政事务主管部门“主计总处”21日公布台湾2021年工业及服务业受雇员工全年总薪资中位数为50.6万元(新台币，下同)，较前一年小幅增加0.5万元，增幅1%。不过，各项数据显示，受雇者薪资所得差距拉大，年收入未达平均总薪资的员工比例创新高，总薪资最高的前10%与最低的后10%之间薪资差距扩大为4.09倍。

　　综合《联合报》、中央社等媒体报道，“主计总处”官员表示，2021年疫情对各行业的影响大不相同，从各行业薪资中位数变化差异就可明显看出。在薪资成长的行业中，以电子零组件制造业薪资中位数72.5万元、增长9.33%最多，其次是电脑电子产品及光学制品制造业74.1万元、增长7.82%；金融保险业以102.3万元、增幅5.65%排名第三。

　　而受疫情影响较大且兼职员工较多的行业，如娱乐及休闲服务业、住宿及餐饮业等，薪资中位数都未达40万元，且较前一年有所减少。

　　据统计，2021年总薪资平均数为67万元，较前一年增加3.02%，但年收入未达平均总薪资的受雇者比例为68.31%，较前一年的67.88%更高，显示虽然薪资中位数提高，但未达平均数的比例反而增加。“主计总处”官员分析，这是因为2021年出口产业表现较好，相关产业从业者领到较高的年终奖金与业绩奖金、拉高整体薪资平均数与中位数，但低薪行业的薪资成长幅度却跟不上平均薪资成长。

　　此外，若将受雇员工总薪资由低至高按人数等分为10组，则前10%者平均总薪资为122.4万元，最末10%者平均总薪资为29.9万元，两者差距为4.09倍，较2020年的4倍扩大，也是该数值自2016年以来首次出现扩大。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）