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

山西开展煤矿专项检查 责令停产整顿煤矿33座******

　　中新网太原1月10日电 (吴琼)记者10日从山西省应急管理厅获悉，该省通报全省煤矿“一通三防”和机电管理专项检查情况，专项检查期间，各级部门检查煤矿共788座，责令停产整顿煤矿33座。

　　2022年5月至11月，山西组织省、市、县应急管理部门分别对辖区煤矿开展“一通三防”和机电管理专项检查，此次专项检查针对省内所有正常生产建设煤矿及各市、县煤矿安全监管部门的监管情况，采用企业自查，市、县全覆盖检查，省厅抽查的方式开展。

　　专项检查期间，省、市、县成立检查组102个，各级部门检查煤矿共788座，发现各类安全隐患和问题20722条。其中，重大隐患26条，责令停产整顿煤矿33座，责令局部停止采掘工作面24处，暂扣安全生产许可证23个，实施行政处罚5223.3万元，矿长累计考核计分111分。

　　通报指出，此次专项检查发现的问题和隐患主要表现为：瓦斯防治基础工作不到位；瓦斯抽采管理不规范；防突措施落实不到位；现场管理工作不到位；安全监控系统运行不可靠；防灭火及防尘措施落实不到位；机电设备现场管理标准不高；供电系统运行不可靠，操作规程执行不到位。

　　通报要求，针对专项检查暴露出的问题，各级煤矿安全监管部门要立足当前，积极督促煤矿企业及时整改、完善制度、规范管理，认真分析问题，举一反三，进一步落实好“一通三防”和机电管理工作，确保安全生产。

　　同时，强化瓦斯抽采达标目标管理，严格落实综合防突措施，强化防灭火管理，健全完善机电管理机构，加强机电设备安全性能管理，切实保证供电安全可靠。

　　各级应急管理部门要充分认识当前安全生产形势，进一步强化责任落实，加大监管执法力度，持续开展好安全隐患排查工作；对于重大安全隐患零容忍，对存在重大隐患的煤矿立即依法依规停产整顿和行政处罚；瓦斯治理不到位、通风系统不完善、供电系统不可靠等重大问题的矿井立即停产整顿，并严肃处理；对瓦斯灾害严重、瓦斯防治能力不足、瓦斯事故多发的煤矿加强重点监控；对故意破坏监控系统、不及时上传数据、对参数测定弄虚作假等行为的煤矿比照事故调查，并依法追究相关人员刑事责任。(完)