韩检方发起政治攻势？最大在野党党首再被传唤调查******

　　中新网1月17日电 据韩联社报道，据司法界16日消息，首尔中央地方检察厅反腐调查1部和3部以涉嫌贪污、违反反腐法和利害冲突防止法等为由传唤最大在野党共同民主党党首李在明于27日到案接受调查。

　　据报道，李在明已于本月10日就“城南足球俱乐部赞助金”一案到案接受调查，此次仅时隔6天再被检方传唤。

　　检方认为，在大庄洞地产弊案中，李在明作为城南市长行使了最终决定权，向民间开发商提供便利，使其获得4040亿韩元(约合人民币22亿元)的巨额收益，给城南市造成损失。

　　检方还认为，城南市长政策秘书郑镇相等李在明的亲信向大庄洞开发商提供项目便利，并约定收受项目开发收益中的428亿韩元，而且在接受各种选举资金的过程中李在明也有所介入。

　　郑镇相等还涉嫌2013年在慰礼新城区项目开发过程中向民间开发商事先泄露内部信息，而李在明则涉嫌干预其中，这也成为检方调查对象。

　　预计李在明将同民主党领导班子就是否到案进行讨论，也有可能不接受传唤。在接受检方有关“城南足球俱乐部赞助金”案件的调查中，李在明对检方的提问多数以提交书面答辩状替代。因此有观点认为，李在明此次就地产弊案也有可能用类似方式陈述。

　　李在明其间一直就地产弊案表示不存在问题，其亲信也主张这是检方刻意的政治攻势。检方则正在考虑结束此案调查后，将其与收受赞助金一案合并提请批捕李在明。

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