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

南方黑芝麻回复关注函：控股股东未来一年没有减持计划******

　　新京报讯(记者王子扬)1月17日，针对股票交易异常波动等情形，南方黑芝麻回复深交所关注函称，从2022年1—9月整体净利润情况看，子公司上海礼多多上半年未能正常开展经营业务，同时物流配送受限导致其库存损失，是南方黑芝麻前三季净利润下降的主要原因。此外，控股股东及实际控制人在未来一年内也没有减持股份的计划和安排。

　　1月12日，深圳证券交易所上市公司管理一部下发关注函称，关注到南方黑芝麻股价自2022年12月 12日起大幅上涨，4次触及股票交易异常波动情形，至2023年1月12日，收盘价累计涨幅为 117.21%。深交所要求南方黑芝麻说明前三季度营业收入、净利润同比下降的原因；同时说明股东及实际控制人是否计划对公司进行股权转让、资产重组以及其他对公司有重大影响的事项。

　　南方黑芝麻在回复中表示，从2022年1—9月整体净利润情况看，上海礼多多上半年未能正常开展经营业务，同时由于物流配送受限导致其库存损失，造成其净利润同比减少3396万元，这是导致南方黑芝麻前三季净利润下降的主要原因；公司的饮品业务因销售收入减少和库存产成品损失等，导致该项业务未能止损；由于国际航运价格提升等，公司的外贸业务产生一定亏损。

　　南方黑芝麻提到，2022年前三季度，其产品销售市场环境受到较大影响。黑芝麻糊等产品的主力销售终端是大商超、大卖场等线下渠道(销售占比超过80%)，由于疫情导致大卖场等销售终端的人流少，销售量出现较大幅度下滑，对公司经营的不利影响明显。

　　针对股东是否计划对股权处置等问题，南方黑芝麻表示，公司分别向控股股东及实际控制人书面函询，控股股东及实际控制人经全面核查后书面函复确认：在前6个月内不存在任何买卖公司股份的情形，在未来一年内也没有减持股份的计划和安排；截至目前乃至未来6个月内没有任何对公司进行股权转让、资产重组以及其他对公司有重大影响事项相关的计划和安排。