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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

得了高血压竟是肾上腺肿瘤惹的祸******

　　在谈肾上腺肿瘤之前，我们先来认识一下继发性高血压这个概念。相对于只能通过药物控制的原发性高血压，继发性高血压通过发现并去除病因可能使患者的高血压被治愈或明显缓解。肾上腺肿瘤就是继发性高血压的最常见病因之一。

　　肾上腺，顾名思义就是位于两侧肾脏上方的腺体，虽然带了一个“肾”字，但它却是内分泌器官，在“功能”上与泌尿系统并无干系。肾上腺可分泌人体所需要的多种激素，在维持人体正常生理功能和应激状态下机体的运行至关重要。当肾上腺肿瘤形成了功能性肿瘤，便可引发继发性高血压。这类功能性肿瘤导致的以高血压为主的症状，能给患者带来诸多不良后果，部分患者甚至可能由于难以控制或急骤的血压波动而危及生命。接下来，我们就来看看几种常见的“功能”肾上腺瘤都是何方神圣。

　　原发性醛固酮增多症

　　肿瘤过度分泌醛固酮，会导致高血压和低血钾，常给患者带来肢体麻木、无力的症状。

　　嗜铬细胞瘤

　　由于肿瘤过量分泌儿茶酚胺，引起患者血压剧烈波动，发作时可伴头痛、出汗、心悸、脸色苍白、恶心、胸痛或腹痛，甚至可能引发致命的高血压危象和脑血管意外。

　　肾上腺皮质瘤

　　此类患者由于糖皮质激素过度分泌，可出现高血压、肥胖、高血糖、骨质疏松等症状中的一种或几种，女性患者还可能出现月经紊乱。

　　一般来说，对于直径小于3厘米的无功能肾上腺瘤，如果影像学特征也趋向良性的话，可考虑每6~12个月进行随访观察。对于功能性肾上腺瘤，多可通过腹腔镜或后腹腔镜等微创技术进行手术切除。肾上腺肿瘤术后患者的高血压等症状多可获得良好改善，部分长期高血压导致心脑血管等靶器官不可逆损害的患者，即使不能完全摆脱药物，其高血压也多可更易于平稳控制。

　　因此，得了高血压，特别是顽固性高血压，建议患者查查肾上腺，也许是肾上腺肿瘤在作怪。（北京朝阳医院泌尿外科 周晓光）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）