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努力开创甘肃农业农村现代化建设新局面******

　　甘肃日报评论员

　　刚刚召开的省委农村工作会议，深入贯彻中央农村工作会议精神，认真总结去年我省“三农”工作，部署了当前和今后一个时期“三农”工作的目标任务。这次会议，对我们锚定建设农业强省目标，扎实推进“三农”各项工作，奋力开创甘肃农业农村现代化建设新局面，具有十分重要的意义。

　　去年以来，我省坚持农业农村优先发展，统筹推进乡村“五个振兴”，加快改善农民群众生产生活条件，脱贫成果有了新提升，粮食生产实现新突破，产业发展迈出新步伐，乡村建设取得新成效，发展动能得到新激发，“三农”工作保持了持续健康发展的良好态势。全省上下要乘势而上、再接再厉，围绕建设农业强省的奋斗目标，加快农业农村现代化步伐，为全面建设社会主义现代化幸福美好新甘肃打下坚实基础。

　　今天的甘肃，“三农”工作重心已经发生历史性转移，农业产业发展进入转型升级的窗口期，乡村建设进入加快补齐短板的机遇期，城镇乡村进入协同融合发展的突破期。加快建设农业强省，我们具备诸多有利条件，拥有比较坚实的发展基础、得天独厚的资源优势、国家政策的倾斜支持、相对健全的支撑体系。但同时也要看到，我省“三农”工作仍面临诸多困难和挑战。在新征程上推进农业强省建设，必须辩证审视“三农”工作面临的形势，既看到有利条件和比较优势，又认清差距不足和短板弱项，坚定信心、主动作为，扬长补短、固强补弱。我们要立足省情农情，总结用好实践经验，把握好规律性认识和原则性要求，坚持党的全面领导，坚持以人为本，坚持改革创新，坚持系统观念，坚持因地制宜，坚持躬身实干，推动农业强省建设不断取得新突破。

　　当前和今后一个时期，做好全省“三农”工作，关键是把握好“六个聚焦”。要聚焦“守底线”，持续夯实“三农”基石，通过精准有效监测帮扶、加快脱贫地区发展、拓展协作帮扶成果，狠抓耕地提升、种子种质、大类品种、多元供给，抓好防止规模性返贫和确保粮食安全两大底线性任务；要聚焦“土特产”，持续壮大优势产业，通过挖掘“土”的资源、放大“特”的优势、提高“产”的效益，充分释放农业产业发展潜力；要聚焦“能致富”，持续拓宽增收渠道，通过强化技能培训、强化利益联结、强化政策扶持，让农民群众钱袋子鼓起来、日子越过越好；要聚焦“现代化”，持续推进乡村建设，通过积极稳妥开展村庄建设、治污治乱改善人居环境、延伸增效做好设施服务，让乡村更美丽、生活更美好；要聚焦“增活力”，持续深化改革创新，通过优化科技供给、深化农村改革、激发内生动力，不断塑造发展新动能新优势；要聚焦“强保证”，持续完善工作机制，通过健全党的领导机制、协调配合机制、干部培训机制、人才引育机制、要素保障机制、督查考核机制，为“三农”发展提供坚强保证。

　　务农重本，国之大纲。做好“三农”工作，使命光荣、责任重大。让我们锚定目标，铆足干劲，全面推进乡村振兴，加快建设农业强省，促进农业高质高效、乡村宜居宜业、农民富裕富足。

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）