女排名将姚迪将加盟意大利斯坎迪奇队******

　　新华社北京1月11日电(记者王镜宇、韦骅)中国女排名将姚迪将于11日晚前往意大利，加盟目前在意甲联赛中排名第二的斯坎迪奇队。

　　“这是我的下一个梦想——到世界上最强的(排球)职业联赛体验一把。”姚迪说。

　　在刚刚结束的2022-2023中国女子排球超级联赛中，姚迪随天津女排成功卫冕。现在，她又踏上了新的征程。

　　姚迪告诉记者，东京奥运会结束以后，她就想到欧洲高水平职业联赛中见见世面，当时正好有一家土耳其豪门球队向她表达了诚意，她也很认真地进行了各方面的准备。但是，后来因为一些原因未能成行，姚迪为此颇为遗憾。

　　在2022-2023赛季开始前，姚迪联络了著名排球经纪人、意大利人马可，请他帮忙留意土耳其和意大利的机会，不久后收到了回音。

　　“没想到12月初的时候，马可联系了我，说斯坎迪奇在二传位置有需求，看我有没有意向去。”姚迪说，“我当时没有丝毫犹豫，回复说去最强的联赛打球是我的梦想，像参加奥运会一样重要，为此我不断努力。以前我错过了一次机会，希望这一次能抓住它。”

　　大约两周之后，马可帮姚迪确认了转会斯坎迪奇的所有细节。在斯坎迪奇，姚迪将再次和昔日队友朱婷并肩作战。姚迪说，“这真是可遇不可求的事”。

　　11日晚，姚迪将启程前往意大利。她在展望这次远行时说：“在最强的联赛，每周和全世界最好的球员比赛，希望能在这个过程中不断提高、完善自己。”

　　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