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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

卡梅隆为何这次没能创造票房奇迹******

　　12月16日，由詹姆斯·卡梅隆执导的《阿凡达：水之道》在国内公映。公映前，该片被寄予厚望，认为是一部“救市之作”。但事与愿违，该片上映11天，只取得了7.31亿元的票房，这个成绩远不如2010年在内地公映的《阿凡达》。卡梅隆曾经在采访中说过，《阿凡达：水之道》的全球票房要能达到影史前三四名的水准，才可以保证收支平衡。现在看来，这个愿望难度有点大。

　　曾经凭借《泰坦尼克号》和《阿凡达》两次在中国内地市场上创下票房奇迹的卡梅隆，为何这次却票房失灵了呢？

　　原因是多方面的，既有外部的原因，也有这个电影本身的问题。

　　先说外部原因。奥密克戎还在国内流行，目前不少观众还是选择暂时不进电影院，这是客观存在的事实。不过随着形势的向好，相信部分观众会陆续进电影院补看。

　　观众对于该片的最大吐槽，来自于过于简单的剧情、不够深刻的主题和相比前作缩水很多的战争场面。

　　卡梅隆以往的影片在叙事上都非常紧凑，他喜欢线性叙事，即便像《泰坦尼克号》中不得不穿插回忆画面，整部影片也是按照线性叙事来进行，这保证了观众在观看时的流畅性。其次，卡梅隆的以往电影，都是紧紧围绕着一对主人公的故事而展开的，比如《泰坦尼克号》中的罗丝和杰克，《阿凡达》中的杰克和涅提妮。观众跟着主人公的视角进入故事环境，感受着他们的喜怒哀乐，这也是好莱坞大片最常见的叙事技巧。

　　但这一切，在《阿凡达：水之道》中有了很大的改变，说这是一部“非典型卡梅隆电影”一点也不过分。该片是一部群像戏，这在卡梅隆电影中还是首次。

　　《阿凡达：水之道》片长193分钟，由于影片将很大篇幅给了孩子，因此整个故事看起来有点散漫，观众也反映观看过程中自己“都走神了”。在《阿凡达》最后，库尔奇少校率领的海军陆战队跟杰克率领的潘多拉星球上的部落人展开了大决战，气势恢宏。相比之下，《阿凡达：水之道》结尾处的决战，只是发生在一艘捕鲲船上，战斗场面的巨大落差，也让很多观众看得不够过瘾。

　　《阿凡达：水之道》过于浅显的主题也让不少观众诟病。

　　《阿凡达》刚上映的时候，观众对3D电脑特效惊为天人。但经过了这些年的发展，电脑特效和数字技术已经司空见惯，现在再看《阿凡达：水之道》，惊艳指数明显下降。这些年来最大的变化就是中国电影的崛起，尤其是出现了像《流浪地球》这样的爆款科幻电影，虽然在整体制作上跟好莱坞大片还有距离，但《流浪地球》讲述的却是中国人自己的故事和科幻观，有了这些底气，好莱坞的那些情节简单的大片也就越来越不好使了。（王金跃）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）