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宁夏警方破获当地首例邮寄贩卖新型毒品案******

　　中新网银川2月1日电 (记者 杨迪)记者1日从宁夏吴忠市利通区公安分局禁毒大队获悉，吴忠警方日前破获宁夏首例邮寄贩卖含有依托咪酯成分的贩卖毒品案，在广东抓获涉毒违法犯罪嫌疑人1人，协助内蒙古警方抓获涉毒违法犯罪嫌疑人2人。

　　警方介绍，2022年8月，禁毒大队民警在工作中发现，有人在网络上贩卖“上头”的电子烟油。获取线索后，禁毒大队立即开展工作。犯罪嫌疑人手段隐蔽、狡猾，给侦查工作带来很大难度，侦查人员通过摸排调查，最终确定犯罪嫌疑人员苏某某的身份，随即侦查人员赶赴广东开展抓捕工作，在当地警方的大力支持下，成功将犯罪嫌疑人苏某某抓获归案。

　　经审讯，犯罪嫌疑人苏某某对其通过网络贩卖毒品“上头电子烟油”的犯罪事实供认不讳，交代其为获取非法利益，通过网络购买含有“依托咪酯”成分的“上头电子烟”吸食，并以几千元不等的价格向宁夏、内蒙古等地多次贩卖该电子烟油。犯罪嫌疑人到案后，侦查人员继续扩建侦查，进一步深挖该案涉及的下游犯罪嫌疑人李某某等，并协助内蒙古警方，将2名犯罪嫌疑人抓获。

　　目前该案已宣判，苏某某因涉嫌贩卖毒品罪(未遂)，被利通区法院判处有期徒刑八个月。(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

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）