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大湾区大学邀请海外人才申报国家海外优青项目******

　　中新社东莞1月7日电 (李映民 李纯)位于广东东莞的大湾区大学筹建办公室7日发布消息称，为了招揽全球高端人才，提升科研力量，该校邀请海外青年学者依托大湾区大学申报2023年国家优秀青年科学基金(海外)项目，加入大湾区大学，共谋发展。

　　作为落实国家《粤港澳大湾区发展规划纲要》的重要战略部署，大湾区大学(Great Bay University)于2020年正式开始筹建，由北京大学原副校长、中国科学院院士田刚教授作为筹建负责人牵头推进筹建工作。该学校坐落于粤港澳大湾区重要节点城市东莞，占地总面积约2356亩，建筑总面积约100万平方米，预计总投入100亿元人民币。学校将于2030年整体建成，预计在校生约10000人，其中博士研究生约3000人，硕士研究生约2000人，本科生约5000人。

　　据悉，大湾区大学松山湖校区教学生活区将于今年6月交付使用，可满足办学初期使用需求。学校自2021年起组建师资队伍，现已初步形成涵盖物质科学、计算机、数学、物理、化学、工业工程等方向的高水平师资队伍，所有教师均有海内外知名大学、科研院所正式教研或博士后工作经历。

　　为了进一步提升学校科研力量，大湾区大学面向全球，从数据科学与统计学、计算与应用数学、理论物理、量子物理与信息、新能源材料、功能信息材料、先进材料结构、计算机系统、前沿计算技术、人工智能及其应用等多个重点研究方向，邀请海外青年学者依托大湾区大学申报2023年国家优秀青年科学基金(海外)项目，加入大湾区大学共谋发展，共同见证粤港澳大湾区新的发展机遇，共同为科技强国建设贡献力量。(完)

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）