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蔡英文宣布陈建仁为新任台行政事务主管机构负责人******

　　中新社台北1月27日电 台湾地区领导人蔡英文27日召开记者会，宣布陈建仁为新任行政事务主管机构负责人。陈建仁是台湾地区前副领导人。

　　民进党在台湾地区2022年“九合一”选举中大败，台行政事务主管机构原负责人苏贞昌于2023年1月19日宣布辞职。据中央社、《联合报》等媒体报道，蔡英文27日召开记者会，宣布陈建仁为新任行政事务主管机构负责人。

　　陈建仁曾任台湾大学公共卫生研究所所长等职。2015年，他以无党籍身份与蔡英文搭档参选台湾地区正、副领导人，于2016年当选台湾地区副领导人，2020年任期届满后卸任。2021年底申请加入民进党。

　　中时新闻网及《联合报》的分析认为，陈建仁虽有医卫背景，但论及领导行政团队、迎接2023年全球经济下修的挑战，则欠缺实务经验与专业素养。

　　陈建仁曾力挺饱受争议的台湾自产“高端”疫苗，其“高端推销员”的形象招致了大量负评。《联合报》评论认为，此次民进党当局执政团队调整的着眼点，更多是解决蔡英文自己“政治跛脚”的困境，而非台湾发展困局。(完)

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）