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来源:大发平台app下载2022-05-27 17:48

  

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

 

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天冷易冻膝 快学几招护关节******

  冷空气突袭,北京“一键入冬”,万物进入闭藏阶段。注重养生的朋友们,想必已经摩拳擦掌地筹备冬季养生方案了。除了进补,冬季适当的锻炼对人体是大为有益的。不过,这个时候我们一定要格外注意膝关节的保护,因为它比其他季节都更加脆弱容易受伤。今天,中医正骨科的医生就来跟大家分享几个冬季护膝的小妙招儿。

  动作放轻缓 锻炼前要热身

  冬季来医院就诊的患者膝关节不适的比例大幅增加。

  冬季人体为了保存能量,阳气内敛,气血内收,关节部分的血液循环远较其他季节更低一些。这种情况下,关节部分的韧带、肌肉弹性远不如平时,无论是久坐起身、日常行走还是锻炼,都容易出现韧带肌肉的拉伤。

  所以,在改变体位和动作的时候,一定要轻缓,让关节有充分的适应过程,锻炼前一定要做好充分的热身,关节达到最佳状态以后再开始锻炼。

  注重关节保暖 护膝安排上

  值得一提的是,大家在冬季锻炼的同时,务必要做好关节部分的保暖,防止出现不必要的损伤。

  因其使用广泛且受季节影响大,膝关节的保暖尤为重要。冬季,在韧带和肌肉弹性下降的同时,对关节本身的保护力也会明显减弱。关节本身的稳定性下降,软骨、半月板这些缓冲功能的部分容易出现比平时更多的磨损。

  所以,建议大家在平时佩戴护膝,既能一定程度上保暖,增强局部循环,又能对关节起到缓冲保护的作用,减慢退变进程,避免损伤。

  再次强调,如果有关节病变,症状剧烈或反复出现,或者通过影像学检查确诊关节疾病的患者,还请及时就诊。

  锻炼膝关节 试试这两招儿

  锻炼关节相关肌肉的耐力和稳定性对保护关节有很大作用,除了大家都知道的靠墙深蹲以外,下面再教大家两招锻炼膝关节的方法。

  方法一 找一面墙,身体侧面对着墙面,坐姿,面部方向和墙面平行。用靠近墙的腿,膝盖外侧和墙之间夹住一块5-10cm厚度的轻软物品,如毛巾叠、泡沫块等。保持物品不掉落的情况下膝关节缓慢屈伸,小腿活动范围大约90°。从垂直于地面到伸平,再缓慢放回,10次一组,一侧做完后调整椅子位置换另一侧,根据自己情况做2-4组,每天一次,提高关节稳定性,纠正力线。

  方法二 找一个单杠或者双杠,或者足够稳固能支撑自己下半身悬空的地方。支撑起下半身,悬空过程中两腿交替轻微抬起,然后像踩踏路上积水一样向下轻轻蹬踏,两腿快速交替。动作要轻快轻巧,两侧各蹬踏15次为一组,休息两三分钟后可以做下一组。大家可以根据自身情况一共进行2-4组,每天一次,这个动作对上身支撑能力有要求,所以请广大患者朋友量力而行。

  除此之外,按摩也是一个好方法。大家可以尝试按揉髌骨周边的几个凹陷处,以按之轻微酸胀感为宜,每个位置30下为一组,还有腘窝里的委中穴,按揉20下为一组,每天早晚各两组即可,也可用热敷取代。文/许凌飞(北京世纪坛医院)

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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