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哈尔滨机场“乙类乙管”后新增至哈巴客运航班******

　　本报10日讯（仇建 见习记者王迪李成茁）10日12时28分，载有46名旅客的HU719次航班缓缓从哈尔滨太平国际机场起飞，这是我省实施新冠病毒感染“乙类乙管”措施后，哈尔滨机场增开哈尔滨—俄罗斯哈巴罗夫斯克国际客运航班。

　　此次增开航班是海南航空哈尔滨至俄罗斯哈巴罗夫斯克客运航线首航，机型为B737-800。至此，哈尔滨—俄罗斯哈巴罗夫斯克达到每周2班，其中，俄罗斯奥罗拉航空公司每周一执行1班，海南航空每周二执行1班。对俄航班的不断增加，将有效增进两国的国际交流、商务往来和旅游消费。同时，进一步便利了我国东北地区与俄远东地区的快捷连通。

　　为满足旅客出入境需求，哈尔滨机场积极响应出入境宽松政策，稳步有序地恢复、增加国际航线，在现有日本东京、韩国首尔、俄罗斯哈巴罗夫斯克、蒙古国乌兰巴托等国际航线的基础上，将逐步恢复2019年在飞的一系列国际航线。

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）