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

报告：中国40城办公楼市场指数企稳 商业地产市场将缓步复苏******

　　中新社北京1月18日电 (记者 闫晓虹)最新研究报告显示，中国40城办公楼市场指数企稳，商业地产市场将缓步复苏。

　　仲量联行18日发布的2022年度“中国40城办公楼市场指数”报告显示，2022年办公楼市场艰难复苏，需求收缩是多数城市在2022年面临的共同挑战，金融、科技、专业服务依然是各城市办公楼市场需求的主导力量。

　　纵观2022年全年，中国40城办公楼市场指数排名基本保持不变。报告指出，京沪较其他城市遥遥领先，银川、拉萨等城市则相对靠后。同时，随着各市办公楼体量增长、租金上涨等，其指数值会在二季度基础上录得增长，市场表现提升。

　　报告称，排名前10的城市中，城市排名全年保持不变，可见头部城市应对不利因素扰动的韧性较强，同时市场走势保持一致。其中，深圳甲级办公楼市场全年新增供应约145万平方米，稳定的总部自用需求支撑新项目有效去化，从而拉动指数全年上升1.4个点。除此之外，成都、杭州、武汉、长沙因相较稳定的市场表现，均录得指数全年的小幅正增长。

　　排名第11至20位的城市中，全年来看，虽然部分城市排名有所对调，但指数变化均在正负0.1个点以内。

　　排名第21至40位的城市中，全年来看，虽然指数及排名仅小范围波动，但城市间市场表现仍有差异。昆明由于新租需求疲软，去化不及预期，平均租金维持下行通道；济南的市场表现趋于分化，以大型国企、民企为代表的基石需求稳定释放，但中小企业活跃度明显减低；此外，银川、拉萨等排名靠后城市的办公楼市场表现趋于平淡。

　　报告认为，2022年对中国商业地产来说充满挑战，但年末的政策环境正释放积极信号。预计2023年将会是中国商业地产市场缓步徐行、迈向复苏的一年。(完)