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  不久前,中国科学院遗传与发育生物学研究所发表于国际著名期刊《自然》的论文称,该所研究团队已完成小麦A基因组测序和染色体精细图谱绘制。这是继2013年,该团队成功绘制出小麦A基因组祖先种乌拉尔图小麦基因组草图并发表于《自然》之后,在此领域的又一项重大成果。   中国科学院遗传与发育生物学研究所研究员凌宏清告诉科技日报记者:“世界三大粮食作物中,水稻和玉米基因组测序已相继完成,极大推动了这两大作物的基础和分子育种研究。但是,因小麦基因组的特殊性和复杂性,基因组测序研究进展缓慢,制约了小麦功能基因组学与品种改良研究。”   时下最“时尚”的小麦育种技术   随着全球作物育种技术的不断发展,育种家们已将“一条腿”跨入了第三代育种时代。   根据作物性状进行育种,如传统杂交育种,为第一代。采用这种方法,无需对作物的性状形成机理“知其所以然”,对性状进行直接选择。不过,困于作物性状受环境的影响,此种选择方法是对基因的一种间接选择,效果低,有时无法“幸运”地选择到可控制优良性状的基因。因此,育成一个品种往往需要较长时间。   第二代为分子标记育种。人们逐渐认识到作物性状由染色体上某段DNA序列来决定。研究人员便试图找到一些与性状紧密连锁的分子标记,在选育后代品种时对这些标记进行选择,最终实现对性状的定向选择。这种方法比第一代技术“靠谱”,但离精准“靶向”寻找优良性状基因,尚有差距。   时下最为“时尚”的则是基因组育种——分子育种。利用高通量测序技术对群体进行研究,可定位控制作物的某个目标性状基因,并通过序列辅助筛选,选育出新品种。   不过,要想实现基因组育种,必须对作物进行基因组测序。“有了基因组序列,就可开发大量分子标记,对重要农艺性状基因进行全方位鉴定。打个比方,有了它,就等于你手中有了一张详细的基因位点地图。根据地图,我们就很容易、快速、精准地找出控制某个性状的目标基因,并鉴定出它的优异等位变异。”凌宏清说。   庞大基因组成测序最大难关   小麦是世界上三大粮食作物之一,也是世界上栽培范围最广的作物,年产量超6.2亿吨,是世界上35%以上人口的口粮。它的持续增产和稳产,关系世界粮食安全。   “近十年来,我国与其他主要小麦生产国都出现了小麦单产增长变缓的情况,加之全球气候变化,小麦生产面临严重挑战。亟须在品种改良和育种上加大研究,满足实际生产需要。”中国科学院遗传与发育生物学研究所研究员张爱民说。最能满足这一“亟须”要求的,无疑是基因组育种技术。不过,要想利用它,最难过的是基因组测序关。   世界上,存在着二倍体“一粒小麦”、四倍体“二粒小麦”和六倍体“普通小麦”等不同类型。其中,普通小麦对环境有更强适应性,也就成为了今天广泛栽培的小麦。   普通小麦由三个二倍体祖先种(A,B和D)经过两次天然异交并自然加倍而形成,是拥有42条染色体的异源六倍体物种。普通小麦基因组庞大,是人类基因组的5倍,水稻基因组的40倍。基因组结构也极为复杂,重复序列约占全基因组序列的85%—90%。基因组庞大、多倍化及高重复等特点,给小麦基因组测序和组装带来了极大挑战。   全球攻关,测序初告完成   小麦基因组测序能全面阐明小麦的生长、发育、抗病、抗逆和高产的分子机制及相关规律,可极大推动其遗传育种研究,带来育种新变革。目前,在全球生物学家“集体”攻关下,小麦基因组测序已初步完成。   2005年,美、法等国科学家发起并成立了国际小麦基因组测序联盟,组织全世界20多个小麦主要生产国的科学家协作开展小麦基因组测序。2008年完成了普通小麦3B单条染色体的物理图谱构建,并于2014年完成了该染色体的测序及组装。该联盟最近宣称已完成了普通小麦品种“中国春”的测序与精细组装。   与此同时,国内外科学家围绕小麦起源相关的供体祖先种也开展了大量的基因组测序研究。   小麦二倍体祖先是小麦形成的基础,在小麦多倍化进化过程中起核心作用。对二倍体祖先种基因组的解析,不但可为普通小麦基因组分析提供重要参考,简化小麦基因组测序难度,还能为小麦进化及驯化研究提供重要信息,为全面解析和改良普通小麦奠定基础。   在小麦A、D基因组的二倍体供体物种基因组测序方面,我国取得了重要进展,2013年,中国科学院遗传与发育生物学研究所和中国农科院作物科学研究所分别完成了乌拉尔图小麦(A基因组供体)和粗山羊草(D基因组供体)基因组的草图绘制,最近,又完成了基因组的精细图谱绘制。这也使我国小麦基因组测序研究跨入了世界先进行列。通过基因组序列的比对分析,研究人员鉴定出了一批控制小麦籽粒长度、千粒重、株高、落粒性、抗病性等重要农业性状的基因,也从分子水平上解释了小麦基因组庞大的原因,并推演出了小麦A基因组7条染色体进化模型。   四倍体的野生二粒小麦是普通小麦起源的一个重要祖先种。2015年,以色列、美国、加拿大等国科学家,成立了野生二粒小麦测序联盟,构建了野生二粒小麦超高密度的SNP遗传图谱,并利用最新的基因组组装技术完成了四倍体小麦的全基因组测序。   迎来功能基因组学研究新阶段   “小麦基因组测序的完成,尤其是精细图谱的获得,将为小麦功能基因组学研究提供重要的平台。”凌宏清说。他表示,精细图谱是“多功能”的,比如,可用于开发大量分子标记,加速重要农艺性状基因的遗传定位和高效系统地克隆小麦的重要功能基因,解析小麦高产、抗逆、优质等重要性状的分子机制;参考精细图谱,进行基因组重测序可揭示小麦不同种质资源的优异基因组成,为杂交育种的亲本选配与群体设计等提供理论基础;进行功能性分子标记的鉴定与开发,可进行基因型的直接选择,提高育种中选择的准确性和效率等。   特别让专家欣慰的是,随着小麦基因组序列的不断完善,小麦基因组学研究将从目前的结构基因组学,进入到功能基因组学的研究阶段。届时,基因克隆、基因功能发现、表达分析及代谢调控途径解析等方面的研究将会取得长足进展。凌宏清称,尽管他们的论文成果注释出了基因,但多数基因在控制农艺性状形成的分子机制尚不清楚,这将是他们下一步研究的目标。   (原载于《科技日报》2018-06-1208版)

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  6月11日,记者从中科院西双版纳热带植物园获悉,该园生物地理与生态学等学科相关研究人员与英国布里斯托大学合作,整合欧亚大陆149个植物大化石数据点,重建了化石点的古气候数据。这项化石大数据与古气候模型研究的最新成果,可为预测未来气候变化研究提供重要参考。相关成果日前在线发表在国际知名地学刊物《冈瓦纳研究》上。   距今3300万年至2300万年的渐新世是地球从“温室”气候向“冰室”气候快速转变的一个重要转折期,研究这一关键时期的气候变化具有十分重要的意义。中英科学家通过对不同时期和地区的古气候进行对比,分析了不同地区的气候差异,并与现代气候作了对比分析。研究结果表明,渐新世欧亚大陆中高纬度地区的年平均气温范围为5.4℃至25.5℃,这个时期大部分地区气候类型和现代的亚热带季风性湿润气候相似;早渐新世和晚渐新世气候较为相似;渐新世欧洲的气候整体上比中亚和东亚更为温暖湿润,中亚是最为干冷的地区。   通过对渐新世和现代气候的对比分析,表明地质构造运动是影响欧亚大陆渐新世以来的气候演变的重要驱动因子。通过与古气候模型的对比,表明气候模型和大化石数据大体一致。   据评价,此项研究的重要创新之处在于尝试将化石数据与气候模型结合,揭示了气候模型对中高纬度地区温度季节性差异预测的偏差,以及古气候模拟诸多边界条件的不确定性,对预测未来气候变化研究具有重要参考价值。   (原载于《科技日报》2018-06-1201版)

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  6月8日下午,在国家主席习近平和俄罗斯总统普京的共同见证下,中国科学院院长白春礼和俄罗斯科学院院长谢尔盖耶夫·亚历山大·米哈伊洛维奇在北京人民大会堂签署《中国科学院与俄罗斯科学院科技合作协议》。   根据协议,双方将进一步加强在物理和天体物理、化学和生物科学、纳米技术、人文科学、医学、农业等领域的科学技术合作,同时积极开展包括交流科学技术信息和文献、共同开展科学研究和试验项目、共同举办学术研讨会、人员互访交流等形式在内的双边科技合作。   俄罗斯科学院是俄最大的基础研究中心,致力于在自然、技术、人文、社会等科学领域组织并开展基础性和实用性科学研究。中俄两院自1985年恢复合作关系,已多次签订和续签双边合作协议。2013年,俄罗斯科学院经历了机构改革和调整。此次是谢尔盖耶夫2017年就任院长后首次访华并与中科院签署新一轮合作协议。   (原载于《中国科学报》2018-06-12第1版要闻)

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  记者从中国科学技术大学获悉,该校潘建伟教授及其合作团队实验研究了一种量子计算模型玻色采样对光子损失的鲁棒性,证明容忍一定数目光子损失的玻色采样可以带来采样率的有效提升。该研究成果为通过玻色采样实现量子霸权开辟了一条高效的途径。   在量子计算领域,能演示量子机器在特定问题上优于经典计算机的实验,被国际学术界称为量子霸权。2010年,麻省理工学院Aaronson等在理论上提出玻色采样,并严格证明此模型是实现量子霸权的有效途径之一。但是玻色采样的一个实验挑战是光子的损耗。   对此,潘建伟及其同事陆朝阳等首次在实验上探索了可容忍光子损耗的玻色采样。研究人员发展了国际上最高效率和品质的量子点单光子源,并自主研发了集成127个分束器的具有最高透过率的光量子线路。结合上海微系统与信息技术研究所尤立星团队研制的高性能超导纳米线单光子探测器(SNSPD),实验证明,在损耗一定光子数的情况下,玻色采样仍然保持其原来的计算复杂度。与此同时,这种新型的玻色采样可以指数级地提升采样速率。该研究成果表明我国继续在光学量子计算方面保持国际领先水平,并向超越经典计算能力的量子霸权研究目标又近了一步。   据了解,该成果近日以“编辑推荐文章”的形式在线发表于国际著名的《物理评论快报》上。美国物理学会网站邀请澳大利亚量子计算和量子通信技术国家研究中心AustinLund博士以“光子损耗不会使得量子采样脱轨”为题,对这一研究成果作了评述。   (原载于《科技日报》2018-06-1201版)

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        ■文/记者桂楷东   唐朝的狄仁杰,因勘破无数大案,被人称为“神探”,但是破案过程中却难免需要动用大量的人力和物力,有时甚至还有牺牲。   现实生活中,小区、街道、车站……连成片的视频监控已组成一张“天网”,加上“超级计算大脑系统”的视频大数据智能检索解决方案,便会让犯罪分子无影遁形,而不费一兵一卒。6月5日,本网独家采访了中国科学院自动化研究所副研究员、课题组组长袁飞博士,为大家诠释从平台、单兵、智能硬件和移动端产品体系,拥有世界顶尖级视频大数据结构化搜索的处理能力的秘密“神探”。   海量视频数据库里实现精准搜索   根据资料显示,我国公共领域(包括机场、火车站和街道)共装有1.76亿个监控摄像头,不久的将来其数量将增加到6亿个。   袁飞博士介绍,中科神探成立于2016年11月,核心研发团队来自中科院旗下的类脑研究中心。类脑研究中心的前身是中科院自动化所“一三五”重大研发项目“超级计算大脑系统”,整个项目组从70年代就开始研究人工智能。   “现有的智能安防方案,大部分仅能卡口特定条件下的人脸及机动车的识别,然而现实情况更需要对大量非卡口场景的精准搜索。”袁飞博士告诉记者,如何将海量视频数据进行精准利用,成为当前智慧安防行业迫切需要解决的难题。而中科神探恰恰解决了这个行业痛点难题,他们通过对自然场景下的行人与非机动车等多模态的精准搜索,能够有效解决非卡口条件下的检索,帮助民警提高办案效率。   专用芯片研发有望取得新突破进展   提到智慧安防便离不开人工智能,而人工智能的关键核心在芯片。对于从事多年视频搜索技术的袁飞博士而言,他对芯片也有着与一般创业者不一样的体会。   “首先从应用层面来讲我们的视频精准搜索技术并不比国外差。”袁飞介绍,首先从数据层面来讲,我国建立过庞大的人脸识别库,这样的一个应用场景已经远远走在世界前列。在理论层面,目前国际有名的期刊上,华人发表的论文数已经超过总数一半。   “尽管我们在许多方面存在被卡脖子的问题,但是并不能否定我们所取得的成果”。袁飞认为,视频检索对世界各个国家而言都存在两个普遍的难题,一是非卡口场景全天候的人脸识别;二是降低技术成本的专用级芯片。而中科神探目前的优势已经有效解决了非卡口场景全天候的人脸识别难题,对于专业级芯片的开发很快也将进行研发。   “如果人脸识别解决了视频搜索最后一公里的问题,那么非卡口应用场景的视频精准搜索,将起到解决最后一米的作用。”袁飞一边演示一边告诉记者,有经验的犯罪分子一般在作案后都是刻意避开卡口视频拍摄,这不同程度上加大了民警的破案难度。但是有了对非卡口的快速精准识别,就能让犯罪分子无影遁形。   “用户只需要输入目标的照片系统可以快速在海量的视频数据库里搜索并锁定目标的活动轨迹”袁飞介绍,中科神探专注于视频识别与检索技术,致力于打造国际领先的视频搜索引擎,提供行业领先的大数据搜索解决方案,为公共安全与智能生活提供优质产品及服务。   有情怀的创业者,励志做泛安全领域的“独角兽”   去年3月,中科院科发局面向全院公开征集“十三五”科技促进经济社会发展项目(俗称STS双创引导项目)。经过层层选拔“神探视频搜索项目”最终成为自动化所入选的5个项目之一。

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  如今,创业的浪潮一波接着一波。其中,有的人入局,有的人出局。一路上,可谓既繁花似锦,又荆棘密布。  走过的人可能会想,虽然通往罗马的路不止一条,但哪一条才归属自己呢?在中科闻歌董事长王磊看来,创业路上既要有情怀,又要接地气;既要有专业的团队,又能做到默契协作;既要有成熟的产品体系,又要找到实实在在的应用场景。  关于这些,中科闻歌都做到了。自然而然,这也就成了中科闻歌大步迈向成功的特质。 中科闻歌董事长王磊  创造社会价值体现自我价值  王磊提到,中科闻歌的名字源于《吕氏春秋》中的“闻弦歌知雅意”。而其中所蕴含的推理、预测的意义也正好与中科闻歌依托大数据,对行业进行深度分析和预测的技术定位相契合。  经过十多年的技术和数据积累,中科闻歌不仅形成了七大核心产品和四大行业解决方案,还拥有了中国最大的媒体数据库以及19种语言、144个国家的传统媒体和新媒体数据。“虽然中科闻歌非常注重数据积累,但注重数据积累的同时,我们更希望成为垂直领域大数据深度分析和挖掘的领导者。”王磊如是说。  一直以来,成为泛媒体内容大数据与深度语义融合计算的领航者都是中科闻歌的既定目标。在目标的引领之下,中科闻歌的创业团队付出了太多心血,也做出了太多牺牲。对此,王磊看在眼里,更记在心里。  王磊认为,中科闻歌团队源于中科院,不仅拥有深厚的技术积累,还是一个有活力、不知疲倦、默契配合的高知和高技术团队。为了让更多的中科院参与核心技术攻关的青年科研人员真正实现合伙创业的梦想,王磊及其创始团队正积极探索实施“闻歌合伙人计划”。  “闻歌合伙人计划”是能够让团队当中的核心技术人员持有股份,成为闻歌合伙人,而这些股份并不是依靠股权激励的形式获得,而是来源于王磊及其创始团队个人直接出让。希望以这种方式提升他们对于企业的凝聚力、向心力和归属感,同时也希望吸引更多的人才加入中科闻歌,实现与企业的共成长。  在王磊看来,一家企业在创造社会价值的时候,也一定要兼顾成员自我价值的实现,只有两者结合才能铸就成企业的灵魂和核心竞争力。  客户在线企业服务就不会离线  毋庸置疑,脱胎于中科院的中科闻歌拥有深厚的技术积累和强大的研发能力。然而,从科研成果到落地应用的转化却像是横亘在中科闻歌面前的一道鸿沟,远在天边,又似乎近在眼前。  为此,中科院启动了科技服务网络计划(简称STS计划),主要支持院属机构通过创新创业的形式实现科技成果的转移转化,支持院属研究机构将科技成果转移至新创企业进行“二次开发”,为新创企业提供“售后服务”以加速其发展,从而实现科技成果转化为现实生产力的最终目标。中科闻歌作为该计划的首批入选项目之一,得到了诸多资金和资源支持。  与此同时,中科闻歌也基于自身,探索出了科技成果转化落地的新思路。王磊认为,技术往往是高高在上的,而应用又是实实在在接地气的,只有结合具体的应用场景才能有效实现天上地下的连接。目前,中科闻歌已在媒体智能、全球舆情、警务智能和企业情报等具体的应用领域和场景下实现了产品覆盖,进一步体现并提升了中科闻歌在多语言、多模态以及深度语义理解方面技术优势。  另外,王磊还认为,除了要结合具体的应用场景,企业成员还要具备很好的服务意识。不要常常以高端技术人员自居,要学会放下身段,以接地气的形式,去了解用户的需求和反馈,这样才有利于企业进行精准服务和高效布局。在这个过程当中,就要努力做到“客户在线,企业服务就不会离线”。  由于在科技成果转化应用方面所做出的突出成绩,中科闻歌创业团队的新媒体大数据技术与系统创新成果转化落地项目还荣获了第七届中国科学院“科技成果转化奖”二等奖。  以顶层设计为引领持续完善行业布局  前不久,中科闻歌完成了近亿元人民币A轮融资。在谈到哪些方面受到投资人青睐时,王磊表示,深厚的技术和客户资源积累、成熟而默契的团队以及完善的产品体系是中科闻歌赢得投资人认可的关键所在。  同时,王磊还提到,在大数据解析学的引领下,中科闻歌能够加快从数据到智能的转变速度,这也将成为中科闻歌引领行业发展的关键技术路线。  大数据解析学分为三个层次:一是描述性解析;二是预测性解析;三是预设性解析。简单地说,描述性解析是通过大数据建模和分析技术,描述数据表象;预测性解析是通过数据的分析挖掘,实现未来预测;预设性解析是结合决策技术,得出多种可能性,达到预设未来。在王磊看来,大数据解析学及其具体理念将引领中科闻歌未来产品技术发展方向和布局。  目前,中科闻歌的产品包括了基础层、应用层和服务层,并形成了七大核心产品和四大行业解决方案。  基础层产品有“闻海”多语言大数据平台;应用层产品有文本语义分析组件“雅意”,面向舆情领域的“晴天”多语言舆情信息分析系统,面向新媒体行业的“云迹”媒体传播分析系统和“云涌”融媒体可视化分析系统,面向公安警务行业的“天镜”警务大数据分析系统。其中,“晴天”有面向多个行业的政务版、交通版、企业版、旅游版、医卫版、金融版等版本,支持七个外语种的政务舆情数据分析。而服务层包括多语言数据分析服务“闻思”。  关于未来产品方面,王磊表示,中科闻歌希望研制软硬件一体化的大数据“实时决策机”,可支持海量多维大数据和复杂模型实时快速处理和计算。除此之外,对于未来的设想,王磊及其团队还有很多,在清晰的技术路线引领下,一个个新的设想都会在不久之后得到实现。因为有情怀的人,运气都不会太差。

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