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让秦腔艺术绽放时代光彩******

　　党的二十大报告提出，“推进文化自信自强，铸就社会主义文化新辉煌。”西安易俗社是鼻祖剧社、文化剧社、革命剧社，也是国家级重点文物保护单位、国家级非物质文化遗产重点保护单位。在推进文化自信自强上，西安易俗社有着自身的担当和使命。

　　新时代以来，我继续秉承西安易俗社“移风易俗、启迪民智、辅助教育、推陈出新”的办社宗旨，强化精神传承、剧种传承、剧目传承、人才传承，倾力打造西安易俗社文化研究院，收集整理百余年来西安易俗社珍贵文献资料，对老字号品牌文物保护单位的剧本、场馆、剧目、历史资料等实施全方位保护。

　　传承经典，保护非遗。我与同仁们一起抢救复排易俗社原创经典传统剧目《三滴血》《双锦衣》《软玉屏》《貂蝉》《夺锦楼》等本戏、折子戏本（折）80多部，同时不断打造精品剧目，创排大型秦腔剧目《柳河湾的新娘》《秦腔》《易俗社》，推出《百年易俗社》纪录片，并将《三滴血》《柳河湾的新娘》拍摄成秦腔3D电影。《三滴血》还被拍成动画片在巴基斯坦等国家的电视台播放。

　　易俗社不断挖掘整理百余年来博大精深的戏曲文本，同时结合时代发展需求，创排了大量现实题材作品，唱响时代主旋律。2020年，为迎接中国共产党建党100周年，我们根据同名京剧移植改编秦腔现代戏《党的女儿》；2021年，在秦腔现代戏《织梦人》中，我作为“全国劳动模范”荣誉称号获得者，饰演了20世纪50年代闻名全国的劳动模范赵梦桃，打造“以劳模演劳模”；2022年是易俗社建社110周年，我们推出了眉户剧现代戏《滚烫的年华》、新编秦腔历史剧《昭君行》、秦腔历史剧《程婴救孤》等，同时出版了《中国戏曲典藏·百年易俗社》等10余部系列丛书、20余部剧目音像制品。

　　为了提升和弘扬易俗社的学术价值，我积极推动易俗社走进高校进行演出和讲座，开展戏曲研学。活动期间，我和同事们会示范剧目片段、唱段，示范秦腔、眉户、碗碗腔、弦板腔、商洛花鼓、阿宫腔、线腔、同州梆子、陕北道情、汉调二簧等多种剧种，让学生们由体验、体会而至体现，了解秦腔和易俗社。

　　2020年，作为陕西省人大代表，我在多次调研论证的基础上，提出了秦腔的立法性保护。《陕西省秦腔艺术保护传承发展条例》2022年1月1日起正式实施，为秦腔艺术的保护传承发展提供了法律和政策保障。

　　秦腔艺术历史悠久，如何更好地融入时代发展，绽放时代光彩？在我看来，不断守正创新，才是传统文化与时俱进的根本。打造易俗社文化街区，让秦腔与易俗社走进更多年轻人的视野，便是其中的重要举措。

　　早在2016年，我和同事们就以8间女生宿舍的场地，打造了一个微型的易俗社展陈馆，介绍易俗社历史，引发社会各界关注。随后，我提出了以文旅融合促发展的思路。在各级政府的关注与支持下，2021年9月，易俗社文化街区正式开街，包括易俗社百年博物馆、中国秦腔艺术博物馆，还有露天戏台、老字号美食等，集“馆、展、演、旅游、体验互动”为一体，现已成为当地文化旅游新地标。

　　踏上新征程，我将继续以身作则，带领易俗社进一步以传承、保护和发展秦腔事业为主要任务，不断增强历史自信、文化自信，坚持以人民为中心的创作导向，推出更多独具秦风秦韵的文艺精品。

　　（作者：惠敏莉，系党的二十大代表、西安易俗社社长）

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）