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青海脱贫人口年度人均纯收入达13035元 同比增长9.5%******

　　中新网西宁2月3日电(祁增蓓)3日，青海省乡村振兴局党组书记、局长谢宝恩在青海省乡村振兴局长会议上表示，2022年，通过兴产业、稳就业、强兜底、减负担，脱贫人口年度人均纯收入达到13035元，同比增长9.5%，比全省农牧民人均可支配收入增速高3.2个百分点。

　　谢宝恩介绍，聚焦青海省“四地”建设，青海省乡村振兴局将62%的中央财政衔接资金用于产业发展，强化联农带农利益联结，带动群众持续增收；扎实开展稳岗就业“六个一批”行动，脱贫群众和监测对象务工规模达到21.6万人，完成国家下达任务的121%；充分发挥民政兜底救助功能，全省18.1万脱贫人口和监测对象纳入救助范围，实现了“托底线”与“救急难”并重。

　　同时，严格落实防止返贫动态监测帮扶机制，将监测对象识别参考收入标准由6000元提高至6700元，识别认定时间压缩至15日内。并研发可视化信息平台，建立8家部门参与的联席会议制度，先后开展2次全省性集中排查，做到了应纳尽纳、应帮尽帮。

　　谢宝恩说：“截至目前，全省累计认定的1.9万监测对象中，74%已消除返贫致贫风险，守住了不发生整乡整村规模性返贫的底线。”

　　着眼长远发展，青海省乡村振兴局编制完成了省级和25个重点帮扶县有效衔接实施方案。将年度65.1%的财政衔接资金和74.5%的东西部协作资金用于支持重点帮扶县发展，省内各金融机构投放贷款720.6亿元，推进实施了一大批补短板、促发展项目。

　　“我们推动15个国家重点县与江苏相关地区建立‘一对一’结对帮扶关系，全力保障国家选派的15支科技特派团、23支教育医疗‘组团式’帮扶工作队、369名专家开展工作，为重点地区发展提供了强有力的支撑。”谢宝恩说。

　　在民生保障方面，青海省200个村开展乡村振兴试点，初步探索形成了一批具有代表性、能复制、可推广的乡村振兴经验模式，并顺利完成农村“厕所革命”交接工作，年度建成户厕4.2万座、公共厕所25座。

　　此外，针对年度疫情灾情多点暴发、多轮频发的实际，青海省乡村振兴局开辟绿色通道，将存在因灾返贫致贫风险的107户399名受灾群众及时纳入监测范围，开展针对性帮扶，统筹安排财政衔接资金2.26亿元，采取先建后补方式，支持受灾地区修复受损水利设施，帮助受灾群众尽快恢复生产生活秩序。(完)

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）