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乌克兰总统表示希望今年启动加入欧盟谈判******

　　新华社基辅2月3日电(记者李东旭)乌克兰总统泽连斯基3日在基辅表示，乌克兰希望在今年启动加入欧盟的谈判。

　　据乌克兰总统网站3日报道，第24届乌克兰-欧盟峰会当天在基辅举行，泽连斯基、欧洲理事会主席米歇尔、欧盟委员会主席冯德莱恩、欧盟外交与安全政策高级代表博雷利，以及乌克兰内阁和欧盟的主要官员出席会议。

　　泽连斯基在致辞中说，乌克兰接近完成欧盟委员会关于乌候选国地位的七项改革建议的落实工作，乌方期待欧盟对此做出积极评估。他强调，乌方的目标很明确，即在今年启动加入欧盟的谈判。

　　米歇尔表示，本届峰会的主要意图是向乌国家和民众传递团结和欧盟前景的信号。自去年6月获得欧盟候选国地位以来，乌克兰在欧洲一体化道路上进展迅速，欧洲理事会支持乌克兰加入欧盟的努力。米歇尔说，当前对乌克兰提供财政、军事和人道主义支持非常重要。

　　冯德莱恩对乌方落实欧盟委员会七项改革建议取得的进展给予积极评价，并表示希望乌方能进一步快速进展。

　　去年6月，欧洲理事会决定同意欧盟委员会的建议，给予乌克兰欧盟候选成员国地位，同时请欧盟委员会向其报告申请国对加入欧盟所规定条件的执行情况。一旦所有规定条件都得到充分满足，理事会将决定采取下一步行动。

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）