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【光明图刊】温馨服务护航旅客回家路******

　　平安春运，温暖回家。春运期间，多地车站多举措为旅客提供暖心服务。车站工作人员着力提升客运服务质量，加大对重点旅客的帮扶引导力度，为过往旅客提供搬运行李、送春联、旅途安全知识宣讲等服务，全力营造温馨舒适的候车乘车环境，让旅客春运出行体验更加美好。

　　2023年1月9日，江西省，南昌火车站西广场志愿者为来往旅客送上“福”字。(鲍赣生摄/光明图片)

　　2023年1月7日，在浙江省湖州市德清高铁站，康乾街道青年志愿者帮助旅客搬运行李。(谢尚国摄/光明图片)

　　2023年1月7日，河南省，郑州东站候车大厅内，客运值班员正在为重点旅客指引候车位置。(王玮摄/光明图片)

　　2023年1月7日，四川内江，成渝城际铁路内江北站，志愿者为旅客送上具有浓郁年味特色的“福”礼。(李建明摄/光明图片)

　　2023年1月7日，在江苏省镇江火车站，南京铁路公安处镇江站派出所民警在向旅客宣讲旅途安全知识。(石玉成摄/光明图片)

　　2023年1月7日，重庆市万盛经开区万盛汽车站候车大厅，志愿者在指引乘客前往对应的检票口。(王泸州摄/光明图片)

　　2023年1月7日，安徽芜湖，交警对春运首发车进行装扮，祝福春运，守护平安路。(陈效宝摄/光明图片)

　　2023年1月8日，湖北省十堰市郧阳区消防救援大队的消防员在车站候车室向回乡旅客发放冬季防火宣传单时的情景。(周家山摄/光明图片)

　　2023年1月7日，陕西省，西安火车站工作人员引导旅客便捷乘车。(刘翔摄/光明图片)

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

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）