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

外汇管理局：2023年我国外汇市场有基础有条件保持平稳运行******

　　中新网1月18日电 据国家外汇管理局网站18日消息，国家外汇管理局副局长、新闻发言人王春英就2022年外汇收支形势答记者问。

　　针对如何看待2023年我国外汇收支形势这一问题，王春英表示，展望2023年，外部环境仍存在不确定性因素，但国内经济有望总体回升，我国外汇市场有基础、有条件保持平稳运行，跨境资金流动将更加稳定。

　　国内经济基本面是稳定我国跨境资金流动的决定性因素。我国经济韧性强、潜力大、活力足，长期向好的基本面没有改变，随着优化疫情防控、稳经济增长等各项政策效果持续显现，2023年我国经济运行有望总体回升。主要国际组织等机构的最新预测数据显示，在全球经济增长放缓的大环境下，我国可能成为唯一呈现经济增速回升的主要经济体。同时，我国坚持推进高水平对外开放，不断提高跨境贸易和投融资便利化水平，加大吸引外资力度，也将继续为跨境资金流动营造良好的政策环境。此外，近期主要发达经济体通胀数据回落，经济下行压力加大，货币政策紧缩节奏可能有所放缓，相关溢出影响将边际减弱。

　　2023年我国跨境资金流动主要影响渠道有望更趋平稳。一方面，经常账户将保持合理规模顺差，继续处于均衡区间。货物贸易项下，随着我国统筹疫情防控和经济社会发展成效显现，产业链供应链稳定的基础将更加坚实，同时制造业转型升级和区域贸易合作的持续推进也有助于提升货物贸易产品竞争力、推动出口市场多元化及发展跨境贸易新业态，我国货物贸易有望保持较高规模顺差。服务贸易项下，近年来我国制造业和服务业融合发展，生产性服务贸易尤其是计算机信息服务、商业服务等新兴服务业快速发展，将带动相关服务贸易出口增长。另一方面，资本项下跨境资金流动有望更加稳定。外商来华直接投资保持稳步发展，我国对外直接投资继续合理有序，直接投资将总体延续顺差格局。近年来我国外债结构优化，企业跨境融资波动性降低，未来仍会延续平稳走势。在我国经济增速企稳回升、人民币资产吸引力增强，以及人民币资产避险属性凸显等因素支撑下，外资将继续稳步投资我国证券市场。(中新财经)

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