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世界摔联萨格勒布公开赛：朱江女子50公斤级摘银******

　　新华社北京2月3日电(记者王楚捷、牛梦彤)当地时间2日，世界摔联国际积分赛萨格勒布公开赛迎来第二个比赛日。中国队在女子自由式摔跤50公斤级、男子自由式摔跤97公斤级两个项目均有所斩获，当日共取得1银3铜。

　　朱江在半决赛的对手是30岁的美国老将埃林·戈尔斯顿，最终朱江以9:0的技术分优势完胜晋级。决赛面对日本选手、东京奥运会和2022年世锦赛“双料冠军”须崎优衣，朱江虽然在第二节获得了宝贵的一分，但对手的比赛经验显然更加丰富，朱江最终以1:12失利，收获一枚银牌。

　　另外两名中国选手范猛、冯紫琪均通过复活赛闯入女子自由式摔跤50公斤级铜牌争夺战，并各自战胜对手，携手站上领奖台。

　　男子自由式摔跤97公斤级铜牌战中，中国选手哈比拉·阿吾萨衣满以12:4战胜加拿大选手尼山·兰德哈瓦，获得第三名。

　　中国摔跤队相关负责人介绍，萨格勒布公开赛为本年度世界摔联四场国际积分赛的首站比赛，队伍共派出40名选手参赛，希望通过与国际高水平选手的较量，检验冬训成果。此外，通过积分赛获得世界摔联排名积分，力争本年度世锦赛、亚锦赛和杭州亚运会的种子席位，也是队伍的参赛目标之一。

　　巴黎奥运会摔跤项目288个参赛席位将通过三个阶段的赛事进行分配：第一阶段资格赛为2023年9月在塞尔维亚贝尔格莱德举办的摔跤世锦赛，将产生90个奥运席位；2024年上半年举办的洲际奥运资格赛为第二阶段资格赛，共144个参赛名额将在该阶段决出；最后54个参赛名额将在2024年5月举行的世界奥运资格选拔赛中决出。力争在今年世锦赛拿到尽可能多的奥运资格，是中国摔跤队今年最重要的赛事目标。

　　(来源：新华网)

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）