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

2025年全国油茶种植面积将达9000万亩，产能200万吨******

　　光明网讯“到2025年，全国油茶种植面积达到9000万亩以上，茶油产能达到200万吨。”日前，国家林业和草原局、国家发展和改革委员会、财政部联合印发《加快油茶产业发展三年行动方案（2023—2025年）》，明确油茶产业发展目标。

　　行动方案要求2023—2025年，完成新增油茶种植1917万亩、改造低产林1275.9万亩。统筹考虑15个适宜种植油茶省（自治区、直辖市）的自然条件和发展历史、现状、潜力等因素，按照核心发展区和重点拓展区布局未来3年的油茶发展任务。

　　2022年12月15日，湖南省永州市道县审章塘瑶族乡审章塘村油茶花开，满山满坡，十分壮观。（周凡 摄/光明图片）

　　核心发展区包括湖南、江西、广西、湖北、广东、福建、浙江、贵州8个省区的近600个县，计划新增油茶种植1488.5万亩、改造低产林1110.6万亩，分别占全国新增、改造任务的77.6%、87%。重点拓展区包括云南、海南、河南、重庆、四川、安徽、陕西7个省市的近200个县，计划新增油茶种植428.5万亩、改造低产林165.3万亩，占全国新增、改造任务的22.4%、13%。

　　行动方案按照政府引导、市场主导的原则，以扩面提质增效为主线，突出创新驱动、示范带动、科学经营、强链延链，部署了6项重点任务。

　　要求加快建设高标准油茶林。抓好重点县示范引领，计划在全国建设200个油茶生产重点县，打造规模化、标准化示范种植基地。到2025年，全国高标准油茶林面积预计达到4000万亩左右。进入盛果期后，亩均茶油产量在40公斤左右。

　　推进良种繁育基地建设。加强种质资源保护，加大良种壮苗培育推广力度，严格品种管理和市场监管。将建设全国油茶种苗质量追溯平台，组织开展监督抽查和质量监测，确保油茶种植和低产林改造良种使用率达100%。

　　优化加工生产布局。加快油茶收储中心建设，实现就地就近加工转化。因地制宜建设油茶农庄，布局建设一批产加销一体、品牌效应突出、集群化发展的油茶产业示范园；聚焦重点区域，打造区域油茶产业集群；促进油茶产业与旅游、休闲、文化、康养等产业融合发展。

　　此外，行动方案还从加强科技创新推广转化、鼓励适度规模经营、加强品牌建设等方面作出部署。明确了支持政策，建立健全油茶生产用地、财政资金、金融信贷等支持政策体系。同时，要加强组织领导，明确职责分工，实行专人专管、强化监督考核，实施精细管理，确保关于油茶产业发展的决策部署落到实处。（记者 张佳兴）