用当代方式“激活”经典******

　　作者：王润

　　新年伊始，“首届央华·保利剧场戏剧节”在北京保利剧院开幕。此次戏剧节开幕大戏，是连续两天下午和晚上先后演出的连台戏《雷雨》和《雷雨·后》。前者是曹禺先生经典之作，后者则是曹禺之女万方的作品，二者都由法国戏剧导演埃里克·拉卡斯卡德执导。由于此次埃里克未能来华，所以央华戏剧艺术总监王可然与导演张瑞共同复排了两部作品。连台戏《雷雨》和《雷雨·后》的上演，既是两代人、两个时代的传承与对话，也是不同国度文化之间的阐释与交流。

　　《雷雨》是中国现代戏剧里程碑式的经典杰作，被不断搬上舞台和荧屏，但也曾出现过演出时引起当代观众不合时宜的哄笑现象。这让人不由得深思：经典在今天应该如何呈现，才能让当代人产生心灵共鸣？曹禺女儿万方和央华戏剧，分别用不同的方式，共同给出了回答。这也正是连台戏《雷雨》《雷雨·后》上演的意义所在，它让人们看到了更深远、更广阔也更隐秘之处，同时也看到了更多的可能性。

　　《雷雨》原著有序幕和尾声，而众多演出几乎都将其删去，这让曹禺曾感慨这种删减影响了剧本想展现的“审美的距离”。而万方的《雷雨·后》正是以序幕和尾声的年代作为起点，从剧中人物的老年开始，提供了一个新的视角。当《雷雨》的故事过去几十年后，死了的早已死去，活着的度过了漫漫人生，这时候，岁月和时间赋予了《雷雨》另一副面目。复杂的人性、无常的人生，一切经过时间的海浪日复一日地冲刷和洗涤之后，露出更深的一层，那些埋藏很深的真相显露了出来。经历过巨大悲剧的周朴园、蘩漪和鲁侍萍如何面对往事与彼此？而周萍、四凤、周冲这些逝去的年轻生命，又会怎样在他们的记忆中闪现？万方在《雷雨·后》中大胆想象，打破了传统“三一律”的结构，用诗化的舞台语言，创造出了具有当代性的散文式结构，其中既蕴含了她对父亲及其笔下人物的深刻情感，更凝聚着她对人生、对情感、对命运的态度与思考。

　　《雷雨·后》在演出前激发了很多观众的好奇心，演出后也引起了热烈的争议。大家都觉得，既然曹禺女儿可以如此自由、勇敢、大胆、创新地去对待父亲的经典之作，我们为何不能有更多的创作勇气和思考空间呢？

　　万方绝非需要“沾父亲的光”，但始终保持开放心态的她，正是以这样的方式，不断“激活”经典，传承并发展父亲在时代变迁中观察人生、体察人性的戏剧高度。和万方有着相同戏剧理念的王可然，一直致力于让中国戏剧具有更强的当代性，他极为赞赏万方的创作，并在西方戏剧界最终选中了法国大导演埃里克·拉卡斯卡德。

　　面对《雷雨》和《雷雨·后》，埃里克有着自己独特的视角。他在《雷雨》中看到了多层的戏剧力量，其中既有欲望和绝望，爱和死亡；还有女性在男权体制下对自由的渴望，以及父子之间的冲突；同时还有贫富与阶层问题，这是古今中外都关注的问题。同时他认为《雷雨·后》的写作很当代，也是非常棒的剧本。为此，他给出的舞台诠释也是既有扎实的经典戏剧力量，又有超越时空的当代感。观众们看到的不只是上世纪一个中国封建传统家庭的故事，而是一个在全球化语境下探讨人类命运和洞察人性的艺术经典。记者 方非摄

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