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【智农小课堂】如何科学种植有机苹果？苹果园全年农事安排来了！******

　　2000年，来自北京市顺义区的朱艳明承包了人生中的第一块土地，开启了他的果树种植之路。22年来，朱艳明在果园建设、修剪、病虫害防治、新技术新品种引进利用等方面努力实践。服务于120多家农民种植户的同时，还利用开办的“田间课堂”培训出的技术骨干，组建“林果技术服务队”。通过多年实践和技术创新，种植出的高品质苹果经北京市推选，荣获多项国家和省部级专业评选大奖，为首都果树行业增添荣誉。

　　华北地区的果农如何科学规划苹果园？苹果种植的农事安排有哪些注意事项？本期科普中国智惠农民《智农小课堂》栏目，邀请国家林草乡土专家、北京龙湾玉明果品产销专业合作社理事长朱艳明，助力果农种出“致富果”。

　　科学顾问：朱艳明 国林草乡土专家 北京龙湾玉明果品产销专业合作社理事长

　　监    制：包书政 战  钊

　　策    划：廖丹凤

　　编    导：武玥彤 张  楠 王长海

　　联合出品：中国科协科普部 农业农村部人力资源开发中心 中国农学会 光明网

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）