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中国队获世乒赛各单项满额参赛资格******

　　本报北京1月11日电 (记者孙龙飞)当地时间11日，在卡塔尔多哈进行的德班世乒赛亚洲区预赛进入第五个比赛日的争夺，中国队选手马龙在排位赛中以4∶2战胜日本队选手户上隼辅，根据国际乒联有关规则，马龙为中国队锁定1个世乒赛男单参赛席位，由此中国队获得德班世乒赛全部5个单项的满额参赛资格。

　　在当地时间10日进行的男单小组赛第二轮比赛中，马龙与日本队选手吉村真晴鏖战7局，以3∶4负于对手，未能直接获得世乒赛参赛资格。

　　2023年世乒赛决赛阶段比赛将于5月20日至28日在南非德班举行。本次世乒赛亚洲区预赛，中国队派出樊振东、马龙、王楚钦、梁靖崑、向鹏出战男单；孙颖莎、陈梦、王曼昱、王艺迪、陈幸同出战女单；樊振东/王楚钦、马龙/袁励岑，孙颖莎/王曼昱、陈梦/王艺迪以及王楚钦/孙颖莎、林高远/王曼昱6对组合，分别出战男双、女双和混双。他们均在比赛中完成参赛目标，中国队获得了全部5个单项的满额参赛资格。

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）