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故宫博物院北院区开工******

　　本报电(记者邹雅婷)为弘扬中华优秀传统文化，推动文化和旅游融合发展，加强故宫世界文化遗产及馆藏文物的保护、研究和传承利用，促进博物馆事业高质量发展，近日，故宫博物院北院区项目在京开工。

　　故宫博物院北院区是国家“十四五”规划重大文化设施、中央和国家机关在京重点建设项目，也是“平安故宫”工程子项目之一。该项目位于北京市海淀区，依山傍水，建筑面积10万余平方米，是一座集文物展示、修复、保存和文化传播、观众服务等功能于一体的现代化博物馆。

　　文化和旅游部党组书记、部长胡和平在项目开工动员会上指出，北院区的建成，将有助于故宫古建筑空间腾退和修复保护、有效缓解大型珍贵文物科学保护和展示利用问题，为故宫博物院提供新的发展空间，为广大观众提供更加优质的参观服务和文化体验，也将助力北京市“博物馆之城”和全国文化中心建设、带动地方经济社会发展。

　　故宫博物院院长王旭东说，故宫博物院将全力支持工程建设，扎实做好北院区未来的整体发展规划，统筹协调故宫博物院本院与北院区的关系，真实完整地保护并负责任地传承弘扬故宫承载的中华优秀传统文化，满足人民日益增长的精神文化需求，增强中华文明传播力和影响力，推动文明交流互鉴。

　　《 人民日报海外版 》( 2023年01月10日 第 07 版)

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）