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

中国最高法发布环境公益诉讼指导性案例 涉严惩走私“洋垃圾”******

　　中新社北京1月11日电 (记者 张素)中国最高人民法院11日发布环境公益诉讼专题指导性案例，其中一件案例关于司法保障全面禁止“洋垃圾”入境。

　　案情显示，有不法分子在韩国组织了一票138.66吨的铜污泥，并以铜矿砂品名制作虚假报关单证。该票固体废物被海关查获后滞留港区，无法退运，危害中国生态环境安全。经评估，涉案铜污泥中含有大量重金属，处置费用为1053700元(人民币，下同)。

　　此后，上海市第三中级人民法院对涉案公司及人员分别作出刑事判决。另据该院作出的民事判决，被告米泰公司、被告黄德庭、被告薛强、被告华远公司须“连带赔偿非法进口固体废物(铜污泥)的处置费1053700元”。华远公司不服，提起上诉。2020年12月，上海市高级人民法院驳回上诉，维持原判。

　　最高人民法院副院长杨临萍表示，该案明确侵权人走私固体废物，造成生态环境损害或者具有污染环境、破坏生态重大风险的，应当依法承担生态环境侵权责任，赔偿行政执法机关实施无害化处置支出的合理费用，有效解决“企业污染、群众受害、政府买单”的生态保护困局。

　　发布案例的同时，杨临萍也在新闻发布会上介绍了生态环境公益保护的中国司法实践。她说，2013年以来，全国法院审结环境公益诉讼案件、生态环境损害赔偿诉讼和司法确认案件1.6万余件。

　　杨临萍还说，全国法院共设立环境资源审判专门机构或组织2426个，中国成为全球唯一建成覆盖全国各层级法院环境资源审判体系的国家。

　　记者从会上获悉，长江流域、黄河流域各地法院设立环境资源专门审判机构、审判组织，实现流域重点区域全覆盖。最高人民法院环境资源庭庭长刘竹梅表示，黄河保护法将于今年4月1日起施行，最高法即将召开专门会议就这部法律的贯彻实施作部署。(完)