尼泊尔雪人航空公司发言人：失事客机上72人全部遇难******

　　中新社北京1月16日电 加德满都消息：据印度联合新闻社15日报道，尼泊尔雪人航空公司发言人证实，搭乘该航空公司ATR 72客机的68名乘客和4名机组人员全部遇难。

　　据路透社消息，尼泊尔副总理兼财政部长鲍德尔15日表示，已经成立了一个五人调查委员会对事故原因展开调查，并在45天内向政府提交调查报告。

　　尼泊尔总理普拉昌达在社交账号发文表示“对这起悲惨事故深感悲痛”。尼泊尔政府宣布将16日定为公共假期以悼念遇难者。雪人航空公司官网发布公告称，为哀悼失事客机上的遇难者，取消16日当天所有常规航班。

　　据尼泊尔民航局发布的声明，失事客机当地时间15日上午10时30分从尼首都加德满都起飞前往博克拉，10时50分与地面失去联系。机上包括15名外国乘客，其中5名是印度人、4名是俄罗斯人、2名是韩国人，其余4人分别来自澳大利亚、爱尔兰、阿根廷和法国。

　　中国驻尼泊尔使馆领侨处15日晚表示，对尼泊尔发生客机失事导致重大人员伤亡深感悲痛，向遇难人员表示沉痛哀悼，向遇难者家属表示深切慰问。经核实，失事飞机上没有中国公民。

　　美国有线电视新闻网援引航空安全网数据称，这是尼泊尔30年来最严重的一次空难。1992年9月，巴基斯坦国际航空公司一架客机在加德满都降落时坠毁，机上167人全部遇难。(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