研究人员打算利用基因技术复活渡渡鸟******

　　新华社北京2月3日电 据美国媒体报道，美国一家生物技术公司日前宣布计划利用基因技术复活17世纪灭绝的鸟类——渡渡鸟 。

　　这家名为“科洛萨尔” 的公司成立于2021年 。此前该公司曾宣布计划利用基因技术复活猛犸象和澳大利亚袋狼，并将这些已灭绝物种带回其原始栖息地。1月31日，该公司宣布创建一个鸟类基因组学小组 ，复活渡渡鸟。

　　据负责该计划的加利福尼亚大学圣克鲁斯分校教授贝丝·夏皮罗介绍，渡渡鸟灭绝 是人类活动导致物种无法在其自然栖息地继续生存的典型案例 。这种比火鸡还大 的不会飞 的大鸟被猎杀食用 ，它们 的蛋也被人类饲养的猪或其他动物吃掉 。复活这一物种并使它再次进入生态系统 ，也 是人类修复受损生态系统 的一种尝试。

　　夏皮罗介绍，目前团队已经根据渡渡鸟遗骸中提取的遗传物质对渡渡鸟的基因组进行全面测序。团队计划将其与渡渡鸟的近亲——现存的尼柯巴鸠等基因组进行比对，在此基础上 ，将尝试对尼柯巴鸠细胞进行基因编辑，使之类似渡渡鸟细胞。

　　虽然复活渡渡鸟本身不会带来经济收益 ，但公司在该项目中开发和应用的基因工具与设备在人类卫生和健康等方面 的潜在用途吸引了大批投资者。该公司表示，截至目前公司融资总额已达2.25亿美元 。

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