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全国人大常委会法工委：中国已实现基层立法联系点31个省（区、市）全覆盖******

　　中新社北京1月10日电 (记者 梁晓辉)全国人大常委会法工委办公室主任孙镇平10日向中新社记者介绍说，法工委第四批10个基层立法联系点已增设完成，中国基层立法联系点总数达到32个，实现了31个省(区、市)全覆盖。

　　基层立法联系点，被形象地称为“家门口的立法”，民众可以就近到基层立法联系点，就立法工作提出自己的意见和建议。在过去，就有过一群中学生根据亲身经历向基层立法联系点提出关于未成年人保护法修订的意见，最终被采纳到出台的法律中。

　　目前，法工委已就152部法律草案等征求基层立法联系点意见，普通民众通过这个平台，“原汁原味”地提出了15000多条意见建议。

　　“基层立法联系点最重要的作用就是国家立法‘直通车’。”孙镇平介绍说，32个基层立法联系点覆盖区域人口达到5770多万人，越来越多的民众在家门口就能对关切的法律问题发表意见、表达诉求。

　　他指出，31个省(区、市)的“全覆盖”极大拓展了基层民众覆盖面及参与人数，对于发展全过程人民民主、保障人民当家作主具有重要意义。

　　此外，“全覆盖”还有利于进一步发挥辐射带动作用，推动国家治理体系和治理能力现代化。

　　据介绍，32个基层立法联系点，辐射带动全国各地设立了509个省级基层立法联系点和5000多个设区的市级基层立法联系点，形成了三级联动的工作机制，搭建起了基层民众共商共建共享的平台。

　　孙镇平表示，通过这一机制和平台，大家既可以反映法律问题，也可以反映本地社会治理问题，有效提高了社会治理效能，推动了法治中国、平安中国建设，促进社会治理成效更多、更公平地惠及全体人民。(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）