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预计2022年全国粮食收购入库4亿吨******

　　新华社北京1月11日电（记者王立彬）据国家粮食和物资储备局预计，2022年全国各类粮食企业累计收购粮食4亿吨左右，与近年来平均水平相当。

　　国家粮食和物资储备局局长丛亮11日在全国粮食和物资储备工作会议上说，2022年全国粮食和物资储备系统坚决扛稳保障粮食和物资储备安全政治责任，在国际粮价大幅波动的情况下国内粮食市场保持总体平稳，国家储备实力进一步增强，应急救灾物资保障及时有力，各项重点工作取得新成效，为维护经济发展和社会大局稳定发挥了积极作用。

　　据介绍，2022年各地统筹抓好市场化收购和政策性收购，夏粮和早籼稻旺季收购圆满收官，秋粮旺季收购平稳有序，牢牢守住了“种粮卖得出”的底线。通过精准落实调控措施，稳步推进政策性粮食公开竞价销售，有力保障了市场供应。与此同时，粮食购销领域专项整治深入推进，一系列制度文件出台，动态监管系统覆盖全部中央储备粮储存库点，29个省份实现省级储备信息化全覆盖，穿透式监管格局初步形成。

　　2023年，全国粮食和物资储备系统将围绕稳增长、稳就业、稳物价，加强风险预判和战略预置，保持粮食市场平稳，服务能源资源保供。有关部门将积极引导多元主体入市收购，及时批复启动最低收购价执行预案，牢牢守住“种粮卖得出”的底线；完善新型监测预警体系，密切监测国内外粮食、能源、资源市场运行态势，稳定市场预期；统筹做好政策性粮食投放，增加市场有效供给，根据调控要求适时做好储备投放，维护产业链供应链稳定。

　　丛亮强调，随着春节临近，粮油消费将进入旺季。各地有关部门要加强粮源调度，深化产销合作，统筹做好加工、储运、配送等各环节工作，切实增加绿色优质粮油产品供给，更好满足广大城乡居民消费需求。国家有关部门已于1月11日启动政策性小麦拍卖，每周投放14万吨，预计将较好满足企业用粮需求，为粮食市场平稳运行提供有力支撑，确保节日粮油市场平稳运行。

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）