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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

边角料食品勿留安全死角******

　　“白菜价”“论斤囤”……近段时间，在一些电商平台，火腿头、面包边等各色“边角料食品”人气颇高。这些零食取材于食品加工过程中剩余的边角辅料，口感与正品无异，价格却便宜不少，受到年轻人热捧。(1月17日《法治日报》)

　　边角料食品缘何被捧为市场新宠？质言之，边角料食品盛行契合了市场上消费者对高性价比食品的需求，也多少受到了理性健康的消费理念、厉行节约的生活观念的驱动。商家“变废为宝”，重新盘活了行将废弃的生产材料；消费者挖到“省钱宝藏”，花更少的钱买到相同品质的商品。供需双方既获得了经济效益又减少了资源浪费，按说这本是件好事。但现实情况却是，边角料食品市场在实际销售中饱受争议，商品来路不明、质量存疑，不少商家“挂羊头卖狗肉”，打着“物美价廉”的旗号收割一波波消费者。

　　虽说从当前的法律框架中来看，法律对边角料食品等新经济下衍生的新产品尚未有明晰的条文规定。但边角料食品本质上来说属于食品范畴，仍然处于法律适用的范围内。比如，《食品安全法》中就规定，食品包装上应当标明食品名称、生产日期、成分或配料表、生产者名称、地址、联系方式等信息。因而，边角料食品不因其“新奇”而享有豁免权，商家的销售活动仍然不能游离在法律划定的安全线之外，食品安全标准及相应的法律规范必然也要遵守。

　　就当前边角料食品领域存在的各种乱象，有关监管部门和平台责任方需协同发力。首先，监管方面要严加把关。相应监管部门要主动作为、善作为，从边角料食品生产、加工、包装、销售等环节着手加强全链条监管。再者，平台方也要积极承担主体责任，共同守住食品安全红线。边角料食品的主要销售渠道大多集中在线上互联网平台，于平台方而言，责任不容推却。平台应积极履行合理的审核义务，督促入驻商家规范生产活动和交易行为，积极保障消费者合法权益。

　　食品安全重于泰山。边角料食品走俏市场，但暗藏其中的安全“死角”不容小觑。对此，要重视起来，确保边角料食品生产销售始终在安全的轨道上运行。　　　　　　　　　　　　　　　(付迎红)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）