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上海动物园通报小老虎意外溺亡：因应激反应跳入隔离水池******
中新网2月2日电 据“上海动物园”微信公众号消息，上海动物园2日发布关于上海动物园小老虎意外溺亡事件的情况说明，2023年1月9日上午10点左右，上海动物园将1只母虎与其4只幼崽(3雄1雌)外放至狮虎山西山外场地活动。在外放过程中，下午3点左右，有3只幼崽因外界人员及环境等因素干扰，导致应激反应，相继跳入隔离水池中。工作人员立即将母虎隔离，并迅速进入场地打捞，其中2只成功打捞，另1只未能成功打捞。2月1日下午1点饲养员在巡视时发现1月9日溺水幼崽浮出水面，立即组织人员打捞并送至相关处置场所。
1月9日幼崽落水的第一时间，工作人员立即进行打捞，打捞工作一直持续至天黑，但由于该隔离水池面积较大(543.5平方米)、水体较深(约2米)、淤泥较厚(约0.5米)，最终未能成功打捞。
上海动物园表示，将充分吸取教训，举一反三，加强管理，完善动物应急处置预案，提升动物饲养管理技术水平。
图片来源：上海动物园微信公众号截图提速近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） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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