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

台湾四大房仲12月业绩旺季不旺 年减1至3成左右******

　　中新网12月30日电 据台湾“中央社”报道，12月是台湾房市传统旺季，但台湾4大房仲30日公布12月业绩，分别年减1至3成左右，部分业者在卖家让利换成交带动下，12月业绩较11月小幅回温。

　　台湾房屋集团统计内部成交行情，12月7大都会区交易量较11月成长3.3%，成交价微跌1.2%；若和去年同期相比，7大都会区整体交易量减少18.9%，但成交价年增7.5%。

　　住商机构企划研究室统计旗下加盟店12月成交业绩，全台与11月相比减少2.3%，与去年同期相比衰退33.4%。观察6大都会区表现，除台南、高雄12月表现分别月增9.2%、1.5%外，其他4个皆年月双减。

　　永庆房产集团统计，全台12月房市在部分屋主让利促成交下月增2%，但仍年减32%。观察7大都会区交易量，除了高雄11月持平外，其余6大都会区均呈现量增、年减。

　　中信房屋统计，12月不动产交易件数较11月微增2.9%，对比去年同期减少28.5%。观察“6都”业绩表现，除台北、新北、台中分别月增1.4%、25.4%、9.1%外，其余县市皆下滑，年比较则是全面量减。

　　信义房屋不动产企研室项目经理曾敬德表示，观察7大都会区成交情况，台北市总价1000万(新台币，下同)到2500万元的自用型产品，成交状况相对较为稳定；新北市总价1000万到1500万元的产品相对容易成交；桃园市总价700万至1000万元成交情况优于11月；新竹县市则是1000万至1500万元交易最稳定。

　　曾敬德指出，台中市700万到1500万元、台南市1000万到1500万元与高雄市700万至1500万元交易相对稳定。因此从总价观察发现，年关前，市况仍呈现首购型产品较不受外在情势影响的情况。