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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

台湾一女子临检遭压制在地 警员被判两罪获刑******

　　中新网2月1日电 据台湾“中央社”报道，1日，台湾一女子詹某玲遭中坜警员压制逮捕案在桃园地方法院宣判，警员犯公务员假借职务上之机会强制罪、公务员假借职务上之机会剥夺他人行动自由罪，各处有期徒刑4个月、6个月，前者可易科罚金。

　　詹某玲2021年4月22日遭桃园市警察局中坜分局一名叶姓警员盘查，但拒回答且骂警员，被当街压制、后依妨害公务罪嫌逮捕；詹某玲则认为警员滥权、执法过当也提起诉讼。

　　双方2021年都获检方不起诉处分，不过詹某玲事后提起再议，经台湾“高等检察署”发回，检察官认为叶姓警员临检盘查不符规定，涉犯公务员假借职务上之机会妨害自由罪嫌重大，去年起诉叶姓警员。

　　桃园地方法院今天(1日)公布判决结果，经勘验警员记录器画面，女老师当时没有滥用毒品后精神异常、即将犯罪等迹象，也没有攻击、冲撞警员或加速逃逸的行为。

　　判决指出，在此情况下，警员以身体阻挡女老师离去，要求等待支援警力到场并到派出所查验身份，已构成以强暴方式妨害女老师的行动自由权利。

　　判决指出，警员对女老师违法拦检，已先行触犯刑法强制罪，在此事件脉络发展之下，女老师辱骂警员“真的很蠢”等语，属于捍卫自己权利并合理评论公务员违法行为之言论，不构成妨害公务罪，警员也无从以现行犯逮捕女老师。

　　判决指出，警员将女老师压制在地进而上铐逮捕，均难认定是合法执行职务行为；警员违法拦阻盘查在先，还借口妨害公务违法逮捕女老师，除造成女老师损失外，也严重影响民众对警员信赖，且警员犯后未能确实表达悔意，无法取得女老师的谅解或赔偿损失，犯后态度难谓良好。

　　桃园地院宣判，叶姓警员犯公务员假借职务上之机会强制罪，处有期徒刑4个月，如易科罚金，以新台币1000元折算1日；又犯公务员假借职务上之机会剥夺他人行动自由罪，处有期徒刑6个月。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）