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书写为民满分答卷******

　　树高千尺不忘根。党员干部要把“根须”向下扎根，把脚步向前迈进，不忘为民使命，扛起时代责任，切实做到勤于奉献、担当作为，以“真抓实干”的奋进姿态实现人民群众的向往，当好人民群众的“孺子牛”，书写为民满分答卷。

　　信念如磐，迈好“为民步伐”。党员干部要以担当作为扛起岗位职责，以全力以赴践行为民使命，用实际行动将“为民初心”深情诠释，用不懈拼搏之姿奏响奋斗“最强音”，始终保持和人民群众方向相同、步调一致，将为民情怀融入实践、化为行动，以务实作风护航人民事业，和人民群众“同轴共转”。党员干部要以人民满不满意、高不高兴反观干事创业的成效，俯身倾听群众的声音，以民声为“向”全面察民情，以民声为“镜”多照自己的“公仆之姿”、多看自己的“一言一行”，始终站稳人民立场，以奋发向前之姿迈好“为民步伐”，为群众遮挡风霜雨雪，为群众送去心头暖流，竭诚书写人民满意的时代答卷。

　　砥砺前行，磨砺“担当之肩”。党员干部要自觉把热忱之心转化为担当之行，爱岗敬业、苦干实拼，在为民实践中善解难题、勇创佳绩，明确工作重点、完成工作任务，以会干事、干成事的奋斗姿态推动民生事业再上新台阶。“大道至简，实干为要。”党员干部要心怀民生、脚沾泥土，以求真务实的态度开展调研，用双脚去丈量基层的山水，多走田间地头、厂房车间，做勤快的“泥腿子”，做群众的“自家人”，把民情民意的“第一手资料”收集好。要以“踏石留印，抓铁有痕”的作风做坚守岗位、勤勉干事的“螺丝钉”，激发干事热情，办好为民实事。

　　上下求索，永葆“进取之心”。党员干部要多到实践“大熔炉”里经受淬炼，多磨多练多沉淀，以无私的坚守、无我的境界为民奋斗，时刻都不忘“我是谁”的公仆身份和“为了谁”的使命责任，以“上下求索”的进取之心跨越沟坎、穿过风雨，将工作落实到位，将问题解决到底，以“咬定青山不放松”的韧劲干事成事，以“一张蓝图绘到底”的决心办好就业、教育、医疗等群众密切关注的民心工程。党员干部要以孔繁森、廖俊波和黄文秀等时代榜样为人生奋斗路上的闪耀标杆，聚焦“人民所盼”以“我必行之”的姿态去奋斗，以“越是艰险越向前”的豪情壮志赢得新征程上的新胜利。（李庆）

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）