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全球最长寿老人去世享年118岁:马克龙为她写过生日贺卡******

  中新网1月18日电 据美国有线电视新闻网(CNN)报道,“全球在世最长寿老人”安德烈修女于当地时间17日凌晨2点在法国南部城市土伦去世,享年118岁。

资料图:安德烈修女。

  当晚,土伦市市长法尔科在社交媒体推特发文,宣布了安德烈修女去世的消息。

  据吉尼斯世界纪录2022年4月发布的一份声明显示,安德烈修女本名露西尔·兰登,出生于1904年2月11日。声明称,她不仅是“全球在世最长寿老人”,也是有史以来最长寿的修女。

  在成为天主教修女之前,她曾在二战期间照顾孩子,并在医院里照顾孤儿和老人28年。

  2022年生日时,安德烈修女还收到了法国总统马克龙亲笔写的生日贺卡,这位总统已是她一生中经历的第18位法国总统。

  在安德烈修女之前,日本女性田中力子是世界上最长寿的老人。她于2022年4月去世,享年119岁。

  据吉尼斯世界纪录披露的信息,有史以来最长寿的老人也是一位法国女性——珍妮·路易斯·卡尔芒。她出生于1875年2月,1997年去世,享年122岁零164天。

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

 

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