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南水北调工程全面通水8年 向北方调水586亿立方米******

　　南水北调工程全面通水8年

　　向北方调水586亿立方米

　　本报北京12月12日电 (记者潘旭涛)12月12日是南水北调东、中线一期工程全面通水8周年。8年来，该工程已累计向北方调水586亿立方米，直接受益人口超过1.5亿人，助力沿线42座大中城市优化经济发展格局。

　　这是记者从水利部了解到的。南水北调东、中线一期工程于2014年12月12日实现全面通水。截至目前，工程保持安全平稳运行。今年8月，工程全线的155个设计单元工程全部通过水利部完工验收，为下一步工程正式竣工验收奠定了坚实基础。

　　统计显示，南水北调工程全面通水以来，年调水量已从20多亿立方米升至近100亿立方米。其中，中线所调南水已由规划的辅助水源成为受水区的主力水源，北京城区七成以上供水为南水，天津主城区供水几乎均为南水；东线北延工程的供水范围已扩至河北、天津，提高了受水区供水保障能力。(人民日报海外版)

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）