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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

检察公益诉讼将在个人信息保护方面呈现三个转型******

　　光明网讯（记者 李政葳）在近日举行的“2022啄木鸟数据治理论坛”上数字经济专场上，南都个人信息保护研究课题组发布的《个人信息安全年度报告（2022）》，从隐私政策、权限获取、SDK收集使用个人信息、个人信息的复制转移、个性化展示等方面，对150款App进行测评；另外，还对四个应用商店的App上架审核情况进行测评。

　　报告实测，App隐私政策透明度比去年有所提升，八成App得分超过及格线。但仍有三成App首次使用时收集非必要权限，近八成App超频率采集个人信息，不足一成App在15天内提供个人信息副本。

　　在论坛期间举办的“个人信息保护专场”上，最高人民检察院第八检察厅副厅长邱景辉表示，检察公益诉讼在个人信息保护领域将有三个转型：一是推动个人信息数据安全治理模式从事后惩戒向事前预防转型，明确将个人信息数据安全纳入公共安全体系，实行更加严密的保护；二是从惩治个人信息犯罪向督促履行政府监管责任和企业主体责任转型，监督保障个人信息保护法等相关法律统一正确实施；三是从重点加强对特定群体的特别保护向全面保护个人信息权益转型，贯彻落实国家人权行动计划，加强对公民权利司法保护。

　　腾讯研究院首席数据法律政策专家王融表示，个人信息保护法施行一年以来，行业合规水平有了显著提升。比如，合规理念的全面树立，从法务人员到一线产品经理，均将个保合规工作置于首位；用户感知的全面改善，从隐私政策、信息清单到知情同意选择，面向用户更加透明；技术能力的全面加强，用技术为隐私合规工作赋能成为趋势。

　　App是否可能通过技术“暗箱操作”，非法获取用户个人信息？北京汉华飞天信安科技总经理彭根对App合规中常受关注的存储、关联启动和后台获取三个技术点进行了剖析。

　　他举例说，App存储数据并不一定需要存储权限，若要对其他App的目录进行写入、删除等操作，则还需用户二次确认。用户只需做到简单一步——使用新版本的操作系统，就能基本保证App个人信息安全。他建议，开发者坚持告知与行为一致的原则，用更好的服务而不是技术来提高用户“保活率”。

　　中国电子技术标准化研究院网络安全研究中心测评实验室副主任何延哲提到，我国对App治理非常重视，从2019年起每年都在持续开展专项行动。“随着我们App合规工作提升情况，监管方向也有所优化和调整。”何延哲说。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）