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

多渠道增加城乡居民收入******

　　作者：杜海涛

　　居民收入持续增长，一定能够更好释放消费潜力，提振市场信心，形成共促高质量发展合力

　　中央经济工作会议提出：“要把恢复和扩大消费摆在优先位置。增强消费能力，改善消费条件，创新消费场景。多渠道增加城乡居民收入，支持住房改善、新能源汽车、养老服务等消费。”

　　提高城乡居民收入水平，尤其是中低收入人群的收入水平，是恢复和扩大消费的重要基础。党的十八大以来，我国不断深化收入分配制度改革，城乡和区域居民收入差距持续缩小，收入分配格局明显改善。各地区各部门持续完善消费市场环境，推动消费结构优化升级。消费对于扩大国内市场需求、推动经济社会发展的基础性作用日益凸显。

　　2022年前三季度，全国居民人均可支配收入27650元，比上年同期名义增长5.3%，扣除价格因素，实际增长3.2%。当前，我国经济恢复的基础尚不牢固，需求收缩、供给冲击、预期转弱三重压力仍然较大。多渠道增加城乡居民收入，增强消费能力，充分释放消费潜力，迫切需要多措并举、拓宽渠道。

　　落实落细就业优先政策，稳定市场主体，进一步提升劳动报酬和经营性收入。劳动报酬是城乡居民收入的主要来源，近年来，我国劳动报酬在初次分配中占比有所提高，但仍然有较大的提升空间。要进一步推进减税降费，减轻企业发展负担，鼓励更多创新创业类企业健康发展。目前，我国灵活就业人员规模较大，需要加快完善就业权益保障的政策与制度安排，提高中小微企业、个体工商户和灵活就业者的经营性收入。

　　完善分配制度，创新收入分配方式，广开增收门路。分配制度是促进共同富裕的基础性制度，要坚持按劳分配为主体、多种分配方式并存，提高居民收入在国民收入分配中的比重。探索多种渠道增加中低收入群众要素收入，增加城乡居民财产性收入，实现居民收入增长和经济增长基本同步，劳动报酬提高与劳动生产率提高基本同步。

　　健全多层次社会保障体系，消除消费的后顾之忧。社会保障体系是人民生活的“安全网”和社会运行的“稳定器”。要深化医药卫生体制改革，完善基本养老保险全国统筹制度，发展多层次、多支柱养老保险体系，提升基本公共服务均等化水平。减轻居民家庭在住房、教育、育幼、医疗、养老等方面的支出负担,稳定消费预期。

　　多渠道增加城乡居民收入，特别是低收入群体收入。要加强普惠性、基础性、兜底性民生建设，持续提高低收入群体收入。加大税收、社保、转移支付等调节力度和精准性，改善收入和财富分配格局，提升人力资本水平和人的全面发展能力，千方百计增加就业机会。

　　可以相信，随着居民收入持续增长，一定能够更好释放消费潜力，提振市场信心，切实发挥出消费支出对经济增长的基础性支撑作用，形成共促高质量发展合力，助推经济发展跃上新水平。