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水利部：加强水土流失治理 保护黑土资源******

　　国务院新闻办公室于1月12日举行新闻发布会，介绍加强新时代水土保持工作有关情况。会上，水利部副部长朱程清介绍，长期以来，由于过度开垦、不合理耕作方式以及保护责任不落实不到位等原因，黑土地水土流失比较严重。从监测数据看，通过治理保护，水土流失状况在好转，下一步，水利部将全面落实《黑土地保护法》和《关于加强新时代水土保持工作的意见》相关要求，坚持问题导向、目标导向。

　　一是突出抓好侵蚀沟和坡耕地治理。抓好黑土区侵蚀沟和坡耕地治理，首先是编规划，抓紧把东北黑土区侵蚀沟治理规划做出来；再是加大黑土地保护的投入，要会同相关部门、地方政府加大治理力度；开展常态化监测，强化科技创新和技术推广，提高治理水平和质量。

　　二是加强协调配合综合施策。以县为单位，强化水利、农业农村、自然资源等部门，统筹安排治理项目，协同推进侵蚀沟与坡耕地治理、农田建设、保护性耕种等。

　　三是强化责任落实。压实地方政府黑土地保护责任。督促生产建设单位依法落实表土剥离、保存和利用要求。坚持用养结合，充分调动农业生产单位的保护责任，确保治理成果能够长期发挥效益。加强考核和监督，按照黑土地保护法要求，加大对违法违规行为的打击力度。（记者 刘昊）

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）