胡昌升：铆足干劲加快农业强省建设，躬身笃行造福广大农民群众******

　　胡昌升在省委农村工作会议上强调：铆足干劲加快农业强省建设，躬身笃行造福广大农民群众

　　1月10日上午，省委农村工作会议在兰州召开，省委书记胡昌升出席并讲话。新甘肃·甘肃日报记者 高樯

　　省委农村工作会议1月10日上午在兰州召开，省委书记胡昌升出席并讲话。他强调，要深入学习贯彻党的二十大精神和中央农村工作会议精神，全面贯彻落实习近平总书记对甘肃重要讲话重要指示批示精神，始终坚持以人民为中心的发展思想，依靠市场主体，做大做强农业龙头企业，促进农民增收致富，铆足干劲加快农业强省建设，躬身笃行造福广大农民群众，努力开创我省农业农村现代化建设新局面。

　　省委副书记、省长任振鹤主持会议。

　　会议总结了去年以来全省“三农”工作取得的成绩，分析了加快建设农业强省、推进农业农村现代化面临的形势，安排部署了当前和今后一个时期的重点任务。会议指出，经过多年接续努力，我省“三农”工作重心已经发生历史性转移，农业产业发展进入转型升级的窗口期，乡村建设进入加快补齐短板的机遇期，城镇乡村进入协同融合发展的突破期，正在向建设农业强省的奋斗目标迈进。

　　会议明确了建设农业强省的总体要求：以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻落实党的二十大精神，深入学习贯彻习近平总书记关于“三农”工作的重要论述，认真贯彻落实习近平总书记对甘肃重要讲话重要指示批示精神，坚持和加强党对“三农”工作的全面领导，坚持以人民为中心的发展思想，坚持农民主体地位，坚持农业农村优先发展，坚持城乡融合发展，坚定不移实施乡村振兴战略，扎实推进乡村发展、乡村建设、乡村治理，着力打造现代寒旱特色农业高地，努力建设宜居宜业和美乡村，加快农业农村现代化进程，持续提升农民生活品质，为全面建设社会主义现代化幸福美好新甘肃打下坚实基础。

　　会议提出了2023年、未来五年和到2035年建设农业强省的奋斗目标，强调在新征程上推进农业强省建设，必须坚持党的全面领导，坚持以人为本，坚持改革创新，坚持系统观念，坚持因地制宜，坚持躬身实干，准确把握规律性认识和原则性要求，集中各方智慧，调动各方力量，形成加快建设农业强省的强大合力。

　　会议围绕加快建设农业强省、推进农业农村现代化，安排部署了当前和今后一个时期的重点任务。会议强调，要聚焦“守底线”，把防止规模性返贫作为重中之重，把确保粮食安全作为头等大事，持续在精准监测帮扶、促进脱贫县加快发展、深化东西部协作和中央单位定点帮扶上下功夫，着力在耕地提升、种子种质、大类品种、多元供给等方面用力气，持续夯实“三农”基石。要聚焦“土特产”，挖掘“土”的资源，放大“特”的优势，提高“产”的效益，坚持用工业思维谋划农业，加快引进战略投资者，以养殖业牵引农业产业结构优化升级，以农产品精深加工业和食品工业带动特色产业价值链提升，持续壮大农业特色优势产业。要聚焦“能致富”，把增加农民收入作为“三农”工作的中心任务，强化技能培训促增收，强化利益联结促增收，强化政策扶持促增收，不断提升农民群众收入水平，让农民群众过上更加幸福美好的生活。要聚焦“现代化”，村庄建设突出积极稳妥，人居环境突出治污治乱，设施服务突出延伸增效，努力建设宜居宜业和美乡村，让农村基本具备现代生活条件，让农民在农村就能基本过上现代生活。要聚焦“增活力”，进一步优化科技供给、深化农村改革、激发群众内生动力，不断塑造发展新动能新优势。要聚焦“强保证”，不断健全党的领导、协调配合、干部培训、人才引育、要素保障、督查考核等机制，为“三农”发展提供坚强保证。

　　会议对近期需要抓好的重点工作提出要求。会议强调，要全面加强农村疫情防控和医疗救治，扎实做好春节期间重要农副产品生产供应，高度重视农村安全生产工作，加大矛盾纠纷排查化解、社会治安综合治理和信访问题解决力度，深入开展冬季欠薪整治行动，加强对农村留守老人和儿童、残疾人等困难群体的救助帮扶，让人民群众过一个平安欢乐祥和的春节。

　　石谋军、朱天舒、程晓波、孙雪涛、刘长根、张锦刚、张永霞、张伟参加会议。

　　会议以视频形式开至县一级。（新甘肃·甘肃日报记者张富贵）

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