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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

严防严治积分兑换的运营商“李鬼”******

李英锋

　　“差点就‘入坑’了。”日前，北京市朝阳区消费者李女士告诉记者，1月2日，她收到一条积分即将到期的短信，告诉她需尽快打开链接兑换商品，否则积分就会在1月3日清零。她以为是移动手机号的积分，想着以前也兑换过话费，就打开链接看看。但在选完商品、填好地址之后，准备付差价之前，李女士觉得有必要跟10086客服核实一下商品的原价，一核实才知道该活动并非官方活动。(1月10日《工人日报》)

　　表面上看是用积分兑换福利，实则是坑骗消费者的陷阱。一些经营者冒充品牌客服、模仿三大运营商服务号码向消费者发送短信，用手机话费积分限期兑换、过期清零的“忽悠术”来给消费者制造积分兑换的紧迫感，诱导消费者进入所谓的积分商城，并用大比例的“打折优惠”来进一步激发消费者的积分“兑换欲”。然而，消费者在这样的山寨积分兑换活动中得到的很可能是虚假打折商品、质次价高商品、假冒伪劣商品、库存积压商品，不仅得不到实惠，还可能会被经营者“薅羊毛”“割韭菜”，既失分，又失财。

　　还有一点令人担忧——有的经营者通过山寨积分兑换模式骗取消费者的个人信息，继而通过出售、泄露、广告营销、不法使用等方式进一步侵犯消费者的个人信息权、安宁权等权益。更值得注意的是，这些信息还可能成为不法分子实施电信诈骗的目标。

　　诱导消费者进行积分兑换的运营商“李鬼”，踩踏了法律底线和诚信底线，涉嫌虚假夸大宣传、价格欺诈、销售假劣商品、仿冒混淆销售。引人误认为是他人商品或者与他人存在特定联系等违法行为，扰乱了市场秩序，妨碍了公平竞争，不仅侵犯了消费者的合法权益，也抹黑了被仿冒、被模仿的电信运营商的名誉、形象，侵犯了相关运营商的合法权益。

　　对于此类积分兑换“李鬼”，一定要严防严治。电信服务经营者要通过“大数据+人工”的方式加强对积分兑换类短信、号段的监测核实，一旦发现冒充移动、联通等运营商发送积分兑换短信或涉诈异常信息的行为，及时采取屏蔽、拦截、断链等措施，实时动态封堵，并向有关部门报告，启动全链条深层治理。

　　主流运营商应联合网络平台对各类积分兑换商城进行排查，对官方兑换商城进行标记，对仿冒的兑换商城进行揭露，向消费者发布警示信息。市场监管等部门还有必要畅通投诉举报渠道，以问题为导向加强对仿冒兑换商城的治理，依法严厉打击虚假宣传、价格欺诈、仿冒、售假等违法行为，该处罚处罚，该责改责改，该曝光曝光，该拉“黑”拉“黑”，让违法经营者付出应有的法律代价，充分释放法律的惩戒、震慑、警示、教育、拒止功能。

　　此外，消费者也应在收到积分兑换类短信时擦亮眼睛，多长个心眼，多一分理性和谨慎，少一分轻信盲从，通过官方渠道积极对比、核实有关信息，规避侵权陷阱。

　　只有各方责任主体凝聚共识，形成合力，从严防治，让积分兑换“李鬼”成为人人喊打的过街老鼠，积分兑换“李鬼”才会寸步难行，才会失去其生存的土壤。

　　漫画/陈彬

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）