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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

App不“坑老”才能更适老******

　　近日，中国消费者协会发布《适老化App消费监督评测项目研究报告》。中消协报告指出，App广告插件及诱导操作现象尚未杜绝，特别值得注意的是，金融理财、社交通讯、影音娱乐、实用工具类等App，在不同程度上存在诱导下载或诱导付款等情况。不少老年人手机账户稀里糊涂被扣钱。(12月22日《法治日报》)

　　近年来，我国大力推进数字技术的“适老化”改造，让便利服务触手可及。从求医问药到吃穿住行，越来越多老年人正在主动触网，拥抱智能时代。但在社会适老助老惠老的共同行动下，App市场上出现的一些“坑老”乱象却不容忽视。如，老人在不明白的情况下被误导手机投保，下载注册“情感陪聊”主题的App却掉入不良商家诱导付费充值的陷阱，在点击“内存不足”“病毒威胁”等弹窗后手机被莫名其妙地安装各类App……盯上老年人“钱袋子”，种种精心“算计”不仅加重了老年人上网用网的顾虑，也影响了“适老”的质量成色，拖慢了老年人融入数字生活的步调。

　　不“坑老”才能更适老。手机App的“坑老”套路无疑是“适老”进程中的绊脚石、拦路虎，亟待加强监管、大力清除。尽管中消协报告显示，76.2%的调查对象对App适老化的现状整体持满意态度，但“数字惠老”非一日之功，App“适老”仍须久久为功。如果说大字体、大图标、页面友好、操作方便是“适老”的“硬标准”，那么上网安心、用网安全就是“适老”的“软核心”。相比于熟知如何“避坑”的年轻人，老年人上网往往更需要安全感，更需为其营造安心安全的网络环境。为此，诸如稀里糊涂被扣钱之类的手机App“坑老”问题尤须加力破解。

　　一方面，要在监管上发力，完善手机App适老化消费监督机制，严厉打击涉老网络乱象，切实提升“坑老”违法成本。另一方面，还要多方出力。企业眼光要长远，在适老化公益性与企业盈利间找好平衡，找准老年人触网的痛点难点，加大产品研发和设计优化，以“适老”的深度谋求发展的远度。加强家庭与社会数字反哺，帮助老年人破解“数字鸿沟”，提升网络生活技能、操作技能、安全技能，更好融入数字生活。如此，“想上网、能上网、会上网、敢上网”更有保障，手机App“适老”更高、成色更足，老年人“智享养老”才能更加充实、更加幸福。(张冬梅)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）