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我国新增18处国际重要湿地 总数达82处 面积764.7万公顷******

　　本报北京2月2日讯(记者黄俊毅)2月2日是第27个世界湿地日。记者从国家林业和草原局获悉，我国再新增北京延庆野鸭湖、黑龙江大兴安岭九曲十八湾、江苏淮安白马湖等18处国际重要湿地。至此，我国国际重要湿地总数达82处，总面积764.7万公顷，居世界第四位。

　　今年世界湿地日的主题为“湿地修复”。当日，我国在浙江杭州西溪举办主场宣传活动，并发布2022年度中国国际重要湿地生态状况监测成果。结果显示，我国国际重要湿地生态状况总体保持稳定，湿地总面积比上一年有所增加，水质呈向好趋势，水源补给状况保持稳定；生物多样性丰富度有所提高，分布有湿地植物2391种；湿地保护修复成效明显，黑龙江、湖北、山东和海南等地的退化湿地得到有效恢复。

　　自1992年加入《湿地公约》以来，我国积极应对湿地面积减少、生态功能退化等全球性挑战，“十三五”期间，安排中央投资98.7亿元，实施湿地保护与恢复工程53个，湿地生态效益补偿、退耕还湿、湿地保护与恢复补助项目2000余个，修复退化湿地面积46.74万公顷，新增湿地面积20.26万公顷。

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）