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（新春走基层）85后青年返乡“跳农门”：从“水土不服”到逐梦乡野******

　　图为张鹏为刚刚破土的秧苗浇水。　曾令刚　摄

　　中新网兴安盟1月10日电 题：85后青年返乡“跳农门”：从“水土不服”到逐梦乡野

　　作者 张玮 曾令刚 张禹

　　弯腰起身，手里锋利的刀片把一盘南瓜苗挨个斜着削去真叶和一片子叶；坐下，拿起一棵黄瓜苗，斜削去茎根部，并与南瓜苗刀口处无缝贴合，再用红色小夹子夹住……

　　嫁接秧苗的整个过程不过两三秒，农技师张鹏手法娴熟，一气呵成。

　　新春将至，位于内蒙古东部的兴安盟突泉县白雪皑皑，映衬着曙光现代农业循环经济园区内道路两旁刚挂上的红灯笼分外鲜亮。

　　而园区的温室大棚里满目绿色，农技师们正忙着育苗和嫁接秧苗，为今年的蔬菜、水果种植开个好头，孕育春的希望。

　　图为农技师们嫁接秧苗。　曾令刚 摄

　　“南瓜子要平着放，芽要放在正中间，撒过水后再覆盖保鲜膜，膜的厚度也是有讲究的，太薄太厚都会影响出苗率……”张鹏一边忙乎自己手里的活儿，一边不停地帮助农户答疑解惑。

　　张鹏介绍，播种深度控制在1.5厘米左右，种子6天就能破土而出。“这样的话，13天后嫁接黄瓜，正月初六就可以交付订单。”

　　这个春节，张鹏和农技师们要完成18万株的蔬果秧苗订单生产。“这批苗主要销往兴安盟境内和吉林省的部分地区，今年总共能育3批次，育苗300万株左右，毛收入能达到150万元。”

　　12年前，“85后”的张鹏选择返乡“跳农门”，从“水土不服”到得心应手，如今的他已经将梦想的种子埋进乡土，并生根发芽。

　　回首一路走来的育苗时光，张鹏感慨颇多。

　　2010年，从兰州理工大学毕业后的张鹏参加了突泉县组织的赴山东寿光学习育苗技术的活动，半年多后，张鹏回乡开始尝试育苗。

　　“但第一茬儿西红柿就遭遇了‘水土不服’，因为水、温度、土壤的差异，西红柿成熟后还没有手掌大。”关于第一次育苗，张鹏记忆犹新。

　　图为张鹏为村民传授育苗技术。　曾令刚 摄

　　张鹏说，当时好多人劝他放弃。“但我更想坚持。”

　　于是，张鹏改变策略，跑去和当地的“土专家”请教，鞋跑坏了好几双，笔记记了一摞又一摞，不断地尝试、总结。终于，他创新推出育苗和嫁接为一体的新方式。

　　2014年，张鹏育出的黄瓜苗抗病力极强，且采摘期能延长2个月，种植收益能提升30%。这一年，张鹏打开了市场，在政府给予的60万元产业资金的补贴下，他建起8个温室，成立了自己的农业公司，开始规模化、工厂化育苗。

　　现在，张鹏的团队一年要培育300万株蔬菜、瓜果、花卉秧苗上市。

　　除了秧苗成活率高、产量好、抗病性能强，张鹏还提供售后服务，“主要是技术指导，什么苗木适应什么水肥、喜欢什么温度，都要细致地教给农户。”如今的张鹏被内蒙古自治区农牧部门认定为“基层农技推广员”。

　　图为郁郁葱葱的育苗棚。　曾令刚 摄

　　“今年我又定了3000颗柿子苗、3000颗黄瓜苗，他家的苗成活率高，果实成熟后销路也好。”种了20多年大棚蔬菜的“老把式”何凤军每次来定苗都要和张鹏探讨一番种植技术。

　　在张鹏的带领下，当地越来越多村民参与到大棚种植中，亩年均收入均突破5万元。

　　忙完春节这一阵儿，张鹏计划继续外出考察学习，他给自己定了一个小目标：要尽快攻克西红柿耐储存但口感硬的问题，早日推出口感型西红柿秧苗。

　　在张鹏眼里，嫩绿的新芽不仅代表春的喜悦，更孕育着农户们新的希望。“2023年，希望我们能培育出更优良的品种，让温室大棚成为种植户增收致富的‘聚宝盆’。”(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）