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这种鸟有着最亮的羽毛******

　　丘鹬

图片来源：《科学》

　　在晴朗的白天，丘鹬并不显眼。它们红棕色的羽毛有助于融入森林的灌木丛躲避掠食者。但在黎明和黄昏，当雄性丘鹬在暗淡的光线下疾飞以吸引配偶时，其尾羽却会发光。研究人员表示，它们洁白的尾羽是有史以来最亮的鸟类羽毛。

　　丘鹬的尾部有高度反光的白色尖端，只有在飞行时，抑或当雄鸟在地面上扇动尾羽时才能看到。在近日发表于生物预印本文库bioRxiv的一项研究中，英国伦敦帝国理工学院的Jamie Dunning等报告称，当使用分光计测量这些羽毛能反射的光线时，发现其尾羽白色尖端反射55%的光线，远远超过有记录以来任何其他的羽毛。

　　研究人员建立了一个羽毛微观结构计算机模型，以解释光子是如何被构成羽毛主体的纤维蛋白（或角蛋白）反射的。他们的结论是，丘鹬尾羽的光来自像百叶窗一样平行排列的微小倒钩结构，后者增加了羽毛的反光面积。

　　研究人员表示，鸟尾巴反光如何帮助它们吸引潜在配偶还需要进一步研究。（王见卓）

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）