中国治沙劳模殷玉珍获“2020—2021绿色中国年度人物奖”******

　　中新网鄂尔多斯11月20日电 (记者 李爱平)“得知自己获奖，内心非常激动。”20日下午，殷玉珍在内蒙古自治区鄂尔多斯市乌审旗家中接受记者采访时如是表示。

　　殷玉珍是中国治沙劳模，11月19日，中国生态文明论坛南昌年会开幕，她荣获“2020—2021绿色中国年度人物奖”。不过，由于新冠肺炎疫情原因，她未能到现场领奖。

　　殷玉珍告诉记者，“主办方已经通知到我了，非常遗憾，未能到现场。”

　　官方资料显示，在过去37年间，殷玉珍通过在毛乌素沙地种树，不仅在家乡筑起一道7万亩的“绿色屏障”，近年还发展起了旅游业，生产的小米等也成了这名农村妇女的“新品牌”，她先后获国内外各类奖项100多项。殷玉珍此次获得“2020—2021绿色中国年度人物奖”，与她在生态文明建设中发挥模范带头作用分不开。

　　总面积4.22万平方公里的毛乌素沙地，三分之二在鄂尔多斯境内。作为治沙人，殷玉珍说：“只要看到沙漠中出现绿色，就会有特别美好的心情。”(完)

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