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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

深圳拟调整保障性住房体系 共有产权住房封闭流转******

　　新华社深圳1月18日电(记者赵瑞希)深圳市住房和建设局、深圳市司法局就保障性住房规划建设，以及公共租赁住房、保障性租赁住房、共有产权住房管理办法日前联合发布四个征求意见稿。根据意见稿，深圳保障性住房体系将从此前的以公共租赁住房、安居型商品房、人才住房为主，调整为以公共租赁住房、保障性租赁住房、共有产权住房为主，并明确共有产权住房实行封闭流转制度。

　　四个征求意见稿分别对保障性住房的建设筹集主体和渠道、用地保障、建设标准、供应对象、申请条件、供应分配方式、租售价格标准、监督管理等进行了规范。

　　公共租赁住房面向符合条件的住房困难户籍居民轮候配租、面向为社会提供基本公共服务的一线职工定向配租，租金约为市场价的30%；保障性租赁住房面向符合条件的新市民、青年人、各类人才租赁，租金不超过市场价的90%；共有产权住房面向符合条件的居民供应，实行政府与购房人按份共有产权，主要采用轮候配售方式，售价约为市场价的50%。

　　意见稿明确共有产权住房实行封闭流转制度。购房人自签订买卖合同之日起未满5年的，不得转让所持产权份额，由住房保障实施机构代表政府按照购买价格收购；自签订买卖合同之日起满5年的，可以向住房保障实施机构申请将所持产权份额转让给符合条件的对象，转让价格由买卖双方协商确定，通过市场参考价格规范转让行为。

　　意见稿还明确了接受赠与、继承、婚姻状况变化、人民法院强制执行等情况下共有产权住房的处置办法，确保一个家庭仅能持有一套政策性住房，且共有产权住房封闭流转。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）