农业农村部：做好寒潮防范应对 确保蔬菜稳产保供******

　　光明日报北京1月11日电（记者陈晨）为进一步落实落细灾害防范和应对措施，农业农村部11日印发《关于切实做好寒潮防范应对确保蔬菜稳产保供的通知》，部署蔬菜防灾减损稳产保供工作。

　　通知强调，各级农业农村部门要进一步压实“菜篮子”市长负责制，把做好寒潮防范应对作为农业生产的重要任务，加强组织领导，层层压实责任，主动科学应对，强化指导服务，千方百计化解灾害不利影响，降低在田蔬菜生产损失，确保春节蔬菜市场供应稳定。

　　通知要求，一是主动科学应对。密切关注天气变化，加强部门沟通会商，完善防范应对预案和针对性措施。通过广播、电视、短信、微信等渠道，及时将预警信息和应对措施通知到生产主体，增强主动避灾、科学防灾意识，提前做好农资和防寒增温物资储备。二是强化防寒措施。北方地区重点做好日光温室维修加固、保温增温、积雪清扫等，防止设施受损和冻害发生。长江流域和华南地区及时检修大棚骨架，移除遮阳网和防虫网，做好棚内增温补光，提高保温性能。南方露地蔬菜提前中耕培土护根防寒，积极采用无纺布、农膜等浮动覆盖方式防寒。三是强化田间管理。及时清沟排渍，科学调控肥水，强化病虫防控，促进植株恢复生长。根据市场和天气情况，及时采收成熟蔬菜。灾损严重的地块，因地制宜抢种速生叶菜，减少因灾损失，增加蔬菜供应量。四是保障顺畅流通。加强蔬菜生产、流通、消费全链条信息监测，适时发布有关信息，引导蔬菜生产经营主体合理安排上市档期。指导大中城市健全应急保供机制，完善应急保供生产、运销主体名录，提前做好供需对接和运力储备。强化部门协调配合，落实好鲜活农产品运输“绿色通道”政策，提升流通效率。

　　《光明日报》（ 2023年01月12日 04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