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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

深圳拟推“共有产权住房”******

　　羊城晚报讯 记者李晓旭报道：1月17日下午，深圳市住建局官网发布四份与保障性住房相关的征求意见文件。根据其中的《深圳市共有产权住房管理办法(征求意见稿)》，深圳拟推出共有产权住房，为封闭流转、满五年可转，售价约为土地出让时市场价的一半。

　　政府与购房人共有产权

　　该意见稿对“共有产权住房”作出定义：指政府提供政策支持，主要采用市场化方式建设筹集，限定套型面积、销售价格、使用和处分权利等，面向符合条件的居民供应，实行政府与购房人按份共有产权的住房。

　　共有产权住房主要面向符合条件的户籍居民供应。深圳市政府根据住房供需情况，逐步将常住居民纳入供应范围。

　　对于申请条件，要求深户、在深缴纳社保满5年、无自有住房、未在深圳市享受过购房优惠政策、5年内未在深圳市转让过或因离婚分割过自有住房等。

　　共有产权住房销售价格按照土地出让时市场参考价格的50%左右确定，单套住房销售价格根据项目销售均价，结合楼层、朝向等因素确定。

　　签订合同满5年可转让

　　共有产权住房实行产权按份共有，购房人产权份额按照项目销售均价占市场参考价格的比例确定，原则上不低于50%，同批次销售的同一项目的产权份额相同；其余部分为政府产权份额。

　　共有产权住房实行产权封闭流转，签订买卖合同未满5年需退出的，应当向代持机构申请收购个人产权份额；签订买卖合同满5年的，购房人可面向符合条件的对象转让个人产权份额或者申请收购。

　　中低收入者买房容易了

　　记者梳理发现，深圳现行保障性住房为：安居型商品房、可售型人才房、公共租赁住房。根据最新拟订的四份文件，深圳保障性住房体系将演变为公共租赁住房、保障性租赁住房、共有产权住房三大系统。

　　其中，关于共有产权住房的推出，拟将取代原有的安居型商品房及可售型人才房相关制度。前述意见稿明确提出：本办法施行之日起，不再安排建设安居型商品房。

　　广东省城乡规划院住房政策研究中心首席研究员李宇嘉指出，深圳拟推共有产权住房，本质上也是在完善保障房体系，让中低收入群体能够降低购房成本，将对深圳楼市产生长期影响。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）