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习近平同新西兰总督基罗就中新建交50周年互致贺电 李克强同新西兰总理阿德恩互致贺电******

　　新华社北京12月22日电 12月22日，国家主席习近平同新西兰总督基罗互致贺电，庆祝两国建交50周年。

　　习近平指出，中国和新西兰互为重要合作伙伴。中新建交50年来，两国关系保持健康稳定发展，创造了诸多“第一”。中新各领域合作给两国人民带来福祉，为地区和平、稳定与繁荣作出重要贡献。我高度重视中新关系发展，愿同基罗总督一道努力，总结历史经验，加强战略沟通，推动中新全面战略伙伴关系不断向前迈进，更好惠及两国人民。

　　基罗表示，新中关系是新西兰最重要的双边关系之一。新中建交50年来，两国关系发展取得巨大成就。新方珍视两国间悠久的交往历史，期待继续推进两国合作，造福两国人民和全世界。

　　同日，国务院总理李克强同新西兰总理阿德恩互致贺电。李克强表示，中方高度重视中新关系发展，愿同新方共同努力，以建交50周年为新起点，加强沟通，增进互信，拓展交流，推进合作，推动中新关系取得新的更大发展。

　　阿德恩表示，新西兰将中国视为地区繁荣和稳定的关键部分。值此两国建交50周年之际，新西兰期待加强同中国的联系，深化经贸、人文等领域交流，推进双方在气候变化等全球性挑战上的合作。

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）