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中央气象台发布寒潮蓝色预警 全国大部地区将降温8至12℃******

　　中新网1月10日电据中央气象台网站消息，中央气象台10日发布寒潮蓝色预警：受强冷空气影响，预计，1月11日至15日，寒潮天气将自西向东影响我国大部地区，其中，11日至12日主要影响西北地区，12日夜间至15日影响我国中东部地区。

　　我国大部地区气温将先后下降8～12℃，其中，新疆北部、甘肃西部、内蒙古中东部、东北地区、江汉东部、江淮、江南、华南北部、贵州等地降温14～18℃，新疆北部、吉林中东部、黑龙江等地的部分地区超过20℃，并伴有4～6级，阵风6～8级大风，新疆山口风力可达8～10级。降温过后，17日早晨，最低气温0℃线将南压至云南东部至贵州南部、湖南南部、福建北部、浙江东部一线。

　　其中，10日20时至12日20时，新疆北部和南疆盆地南部、甘肃西部等地气温下降6～10℃，新疆阿勒泰和伊犁河谷降温12～18℃，局地20℃以上，上述地区将有4～6级风，阵风7～8级，新疆山口风力可达8～10级。

　　图片来源：中央气象台网站

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

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）