【农业强国光明谈】“农业强国”路在何方？创新是根本驱动力******

　　我国农业科技创新水平如何？在哪些方面存在问题？怎样才能实现农业的可持续发展？本期《农业强国光明谈》邀请中国社会科学院农村发展研究所所长、研究员魏后凯和中国农业科学院农业经济与发展研究所党委书记、研究员毛世平，一起了解我国的农业科技发展之路。

　　毛世平在节目中介绍，科技进步贡献率是目前衡量农业科技水平的重要指标之一，我国2021年科技进步贡献率达到61.5%，创造了历史新高。目前我国农业科技水平已经进入世界第一方阵，但比起农业发达国家，仍然存在差距，最明显的就是产学研融合方面，尚未解决“科技经济两张皮”的问题。党的二十大报告中特别提到，对于适合市场的农业科技成果，要以企业为主导地位强化产学研深度融合，实现创新链与产业链的有效结合。

　　魏后凯表示，我国已经建立了规模庞大的农业科研教育体系，该体系对我国的农业现代化做出了很大贡献。目前我们的农业科技发展主要存在三方面问题：第一，创新能力不足，创新更多集中在国家支持的大学科研院所，而企业没有经营起来；第二，科技成果转化远远滞后于科学研究；第三，科技创新的地区间差别较大。创新是农业强国建设的根本动力，接下来我们要加强未来农业颠覆性技术的研究，用新一轮科技革命来推动农业发展。

　　访谈中，魏后凯和毛世平还探讨了如何弥补我国与发达国家在关键领域的差距、我国农业产业链现状等话题，点击视频观看详情。

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科学顾问

魏后凯

中国社会科学院农村发展研究所所长 研究员

毛世平

中国农业科学院农业经济与发展研究所党委书记 研究员

联合出品

科普中国

中国农业科学院

农业农村部人力资源开发中心

中国农学会

光明网

总 监 制

宋乐永 廖丹凤

总 策 划

战  钊 邬震坤宋雅娟

导 演 组

宋雅娟 谢  芸 武玥彤

主 持 人

林佳欣

视觉设计

翟  烽

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