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帕维尔·巴辛斯基以《安娜·卡列宁娜的真实故事》获俄国大书奖******

　　61岁的俄国作家、文学批评家和托学家帕维尔·巴辛斯基以其新作《安娜·卡列宁娜的真实故事》获颁第17届大书奖。

　　大书奖创办于2006年，得到大亨赞助，每年年末颁奖，是目前俄国总奖金额最高的年度文学奖。

　　巴辛斯基获得了巨额奖金300万卢布，今年约合人民币32万元。

　　中华读书报在半年前关于第八届红场图书节的报道中曾提及《安娜·卡列宁娜的真实故事》。安谢塔社所出此书厚384页，号称托翁小说《安娜·卡列宁娜》的导读，它以通俗易懂的语言，评述当代读者不易理解的19世纪中叶的俄国，介绍日常生活的相关细节和旧社会的特殊风貌，论及宗教、法律、政治、社交和习俗等往日现实怎样从一开始就决定了安娜的命运。

　　这是巴辛斯基第二次赢得大书奖。2010年，他曾以描写托尔斯泰临终时的小说《列夫·托尔斯泰：逃离天堂》获奖。该书取材于文豪从亚斯纳亚波良纳庄园惊遁而走的旧事。出版商宣称，通过对日常生活细致入微的描写，巴辛斯基一步步重建了老爵爷的内室风云和生离死别。

　　巴辛斯基是俄罗斯文学院院士和俄联邦国家奖得主，生于1961年，自1981年起就职于《文学报》，撰写文化评论，后进修于高尔基文学院，亦为《新世界》《十月》《旗帜》等杂志定期撰稿，编辑过多种俄苏文学作品集，亦写有文学批评专著。

　　中国读者对他应不陌生。他的两部传记作品——余一中和王加兴译《另一个高尔基》与何守源译《列夫·托尔斯泰大传》——分别于2012年和2016年由译林出版社与北京时代华文书局出版。

　　巴辛斯基此前透露，他有意继续研究《安娜·卡列宁娜》，下一个主题或将是康斯坦丁·列文——俄国文学史上的第一个共产主义者形象。

　　阿列克谢·瓦尔拉莫夫的思想家传记《罗扎诺夫之名》获得了价值150万卢布的大书奖二等奖。

　　奖金100万卢布的三等奖颁给了历史学家谢尔盖·别利亚科夫所著《斯大林时代莫斯科的巴黎少年》，述及诗人茨维塔耶娃之子格奥尔基·叶夫龙等多个法国青年的故事。

　　大书奖的读者选择奖由古泽尔·亚欣娜的小说《开往撒马尔罕的闷罐车》获得。关于此书，可参见本报2021年4月7日的报道《俄历史学家指控大书奖得主古泽尔·亚欣娜抄袭》。

　　获得去年大书奖的是俄国纪录小说之王列昂尼德·优素福维奇历时12年写成的历史小说《亲希腊者》。

　　大书奖往届得主包括德米特里·贝科夫、柳德米拉·乌利茨卡娅、弗拉基米尔·马卡宁、丹尼尔·格拉宁、扎哈尔·普里列平和古泽尔·亚欣娜等。（本报记者 康慨）

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）