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

美媒曝光美军蓄意隐瞒枉杀阿富汗平民******

　　2021年8月29日，美军在阿富汗首都喀布尔实施无人机袭击，造成当地10名平民死亡。事发后19天，美军才正式承认空袭导致平民死亡。近日，美国《纽约时报》报道说，根据其获取的美国中央司令部关于这起空袭的调查报告，美军高层在空袭后几小时内就已确认发生枉杀平民事件，却蓄意隐瞒真相。

　　这份长66页、部分信息被隐去的报告显示，8月29日的空袭发生后不到20分钟，多名美军官员和参与空袭的人员便得知袭击可能造成了平民伤亡。袭击发生后不到3小时，分析人员在逐帧查看空袭录像后判断，有至少3名儿童在空袭中丧生。

　　然而，直到当年9月1日，美军参谋长联席会议主席马克·米利还坚称，这次空袭是“正义的”。之后一段时间内，尽管关于这次空袭误杀平民的报道越来越多，五角大楼仍然坚称空袭打死的是与极端组织有关的人员。直到同年9月17日，美国中央司令部司令麦肯齐终于承认，美军当时袭击的汽车及死难者都不太可能与极端组织有关联，也不会对美军构成直接威胁。此次袭击是一个“悲剧性错误”。更令人发指的是，美国国防部在这起空袭调查工作结束后宣布，并不会惩罚相关人员。

　　美国入侵阿富汗20年给阿富汗带来巨大灾难。美国布朗大学“战争代价”项目研究指出，有超过17.4万人直接死于阿富汗战争。联合国难民署的统计显示，持续近20年的阿富汗战争造成260万阿富汗人逃往国外，350万人流离失所。