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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

几十吨的“胖子”如何“接吻”？太空“红娘锁”今年迎“多场考试”******

　　中新网上海5月10日电 题：几十吨的“胖子”如何“接吻”？太空“红娘锁”今年迎“多场考试”

　　作者 郑莹莹 马帅莎

　　北京时间5月10日凌晨，“快递小哥”天舟四号货运飞船出发了。几个小时后，它抵达目的地，与在轨运行的中国空间站组合体进行快速交会对接。从“发货”到“签收成功”，“天舟四号”仅花了约6.5个小时。

　　“从视频里看，我们感觉对接过程是一瞬间完成的，实际上，这整个过程包含了接触、捕获、拉回、锁紧、密封等一系列动作，从对接准备指令发出，到对接锁紧完成，10多个动作一气呵成。”中国航天科技集团八院载人航天工程载人飞船、货运飞船系统副总指挥顾侧峰介绍说。

　　中国是继美、俄之后，世界上第三个独立掌握交会对接技术的国家。只有突破交会对接技术，才能开展空间站的组装建造，提供物资运送对接、人员天地往返等。交会对接，是两个航天器在空间轨道上会合，并在结构上连成一个整体的技术，被称为“太空之吻”，交会对接所使用的对接机构则被称为“红娘锁”。

　　从2011年“神舟八号”与“天宫一号”的“太空初吻”开始，中国已成功实现19次精准对接，为中国空间站建造奠定技术基础。

　　几十吨的“胖子”如何“接吻”？

　　作为对接机构的研制单位，中国航天科技集团八院表示，2022年，对接机构将迎来一场“大考”。在“天舟四号”成功与空间站组合体交会对接后，中国空间站还将迎来神舟十四号，问天、梦天两个实验舱等飞行任务，特别是两个实验舱各自与天和核心舱的对接过程，将是对接机构的重量级“太空接吻考试”。

　　面对数十吨级的实验舱，对接机构需要确保对得准、对得稳。而其实早在对接机构设计之初，中国航天科技集团八院805所的对接机构分系统设计师们就充分考虑到了未来空间站建造的需求：对接机构需要适应8吨至180吨之间的各种吨位的对接，以及各种方式的对接，包括偏心对接。

　　为了让两个重量级的航天器在“太空接吻”时可以轻盈、优雅，设计师们系统性地提出了可控阻尼的控制思路，可以有效缓冲对接机构捕获后产生的巨大撞击能量。

　　“红娘锁”成“太空连廊”

　　问天、梦天两个实验舱发射后，经状态调整和转位，将长期“停泊”于中国空间站，成为航天员在空间站工作、生活的主要场所。而此时的对接机构，就是航天员往返于工作、生活区的重要通道。

　　为了将三个舱段(问天、梦天两个实验舱以及天和核心舱)长期、紧密地固定在一起，对接机构必须锁得牢、锁得紧。此时，对接机构上的12把对接锁起到了关键作用。

　　据透露，在后续实验舱的对接任务中，对接机构上的12把对接锁将与天和核心舱的对接机构共同完成锁紧工作，并让其处于自锁状态，以防止外力作用下的非正常解锁。同时，在锁紧的过程中，对接机构对接框面的密封圈将被压紧，以形成密封的连接通道，为航天员在空间站的工作、生活提供一个安全的环境。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）