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

教你五步把疼痛说清楚******

　　人在一生中或多或少都会经历疼痛困扰，91%的中国人经历过身体疼痛，34%的人每周都会经历身体疼痛。很多疾病最初被发现也是因为疼痛。能够正确描述你的疼痛有助于医生更准确找到背后的原因。然而，很多患者花费了很多时间也说不清自己怎么个痛法。

　　本周是中国镇痛周，学会下面“5步描述法”，您就对自己的疼痛情况掌握得八九不离十了。如果您还会自备一个笔记本，并能动态记录疼痛的变化，那就更能让医生迅速读懂你的痛！

　　第一步：告诉医生疼痛的部位

　　是脖梗子、肋叉（三声）子、胯骨轴子，还是波棱盖儿、脚脖子？如果说不清楚，可以当场掀开衣服给医生看。

　　如果是线上复诊的患友，可以画张示意图或者找张人体照片标记出疼痛的部位，帮助医生理解。

　　第二步：想想疼痛时间与频率

　　“持续时间”是指疼痛第一次出现的时间，是一周前、两月前、半年前、还是五年前。

　　“发作频率”是指一直痛（持续性）还是一阵儿一阵儿的，也就是阵发性的。如果是阵发性的，那么每次发作时间有多长，每阵发作间隔有多长。

　　很多患者不知道的是，有时候经过治疗，疼痛的程度也许缓解不明显，但是发作频率降低、发作时间缩短，也是病情改善的标志。

　　第三步：试着描述一下疼痛的性质

　　这就是医生口中常问的“怎么个疼法儿”？

　　表达能力强的患者，通常会给出各种各样有意思的形容。比较具有代表性以及专业性的描述大致如下，大家对号入座即可：酸痛、胀痛、火烧痛、针扎痛、串电痛、蚂蚁爬、绞痛、一碰就痛、刀割痛……

　　第四步：进阶到描述“疼痛的程度”

　　这便是俗称的“有多痛”。

　　向医生形容有多痛，可以利用视觉模拟量表给疼痛程度进行打分。如果我们将疼痛程度分为10级，最痛打10分，完全不痛打0分，从无痛、轻微疼痛、轻度疼痛、中度疼痛、重度疼痛到剧烈疼痛，您的疼痛程度可以打几分？

　　如果还是不能理解或者不好描述的话，简单告诉医生，夜间是否影响睡觉、白天是否影响工作生活也是可以的。

　　第五步：回忆诱因及影响疼痛因素

　　“诱因”指的是首次出现症状时可能的诱发原因，比如劳累、剧烈运动、外伤……

　　“加重或缓解因素”指的是疼痛出现以后，什么情况下会轻一点，什么情况下会重一点。比如休息、弯腰、排便、用药之后会好一些；按压、运动、睡眠不足之后会加重等。

　　文/崔旭蕾 陈思（北京协和医院）