3月7日，华中农业大学的赵书红教授团队历时五载，终于成功研发了高性能基因组育种计算新工具“天权”！“天权”不仅在单性状及多性状模型拟合、个体亲缘关系矩阵构建方面表现出色，而且计算速度更快、内存消耗更少，极大地提高了基因组选种选配计算的效率！

研究人员在探索过程中发现，传统的基因组育种数据处理和分析方法在处理大规模数据时效率低下，不适用于当前的基因组育种研究需求。因此，研究团队通过对算法进行改进和优化，研发出了高性能计算工具“天权”。

“天权”工具的研发和应用，有望推动基因组育种研究的发展。通过基因组数据的分析和计算，可以更加精准地进行选种和选配，提高农业生产效率和质量，为农业发展作出更大的贡献。

动物基因育种是利用现代生物技术手段，通过对动物基因组进行研究和分析，选取有利基因并进行选育繁殖，以获得更优良的品种和品质的育种技术。近年来，随着基因组学、计算机科学和生物信息学等技术的迅速发展，动物基因育种的可行性极大的提升。

通过基因组育种技术，选育具有高产、高品质、高抗性的动物品种，可提高养殖效益、降低成本，促进可持续发展。此外，适应性、耐受性、抗病能力和生命力的提高也将减少动物疾病发生和死亡率，保障畜牧业的健康发展。

基因组育种技术在农业生产中的应用也具有广泛的前景。通过对农业作物和家禽等动物的基因组分析，可以培育出更适应不同生态环境和气候条件的新品种，增加农作物和动物的产量和品质，保障粮食和食品安全，推动农业现代化的发展。因此，动物基因育种可期，具有重要的战略意义和广阔的应用前景。

基因研究之所以需要大量算力，是因为基因组数据量非常大，数据处理和分析需要进行复杂的计算和模拟。基因组数据是指一个生物体所有基因的DNA序列信息，而每个生物体的基因组数据量都非常巨大，一般都需要数十亿或数百亿个DNA碱基对的测序数据。

在基因研究中，需要对基因组数据进行处理和分析，以揭示其中的基因信息和遗传变异。这个过程需要进行多个复杂的计算和模拟，包括基因序列比对、基因表达分析、基因功能注释、基因网络构建等。这些计算过程需要耗费大量的计算资源和算力。

其中，计算量最大的环节是基因组数据分析，是指将高通量测序等技术产生大量基因组数据来处理分析，以挖掘其中的生物信息。这个过程涉及到诸如基因变异检测、基因功能预测、基因表达量分析、基因组比对等多个环节，而其中最计算量大的是基因组比对。

基因组比对需要处理大量的基因组和测序数据，进行多次比对和筛选，因此计算量巨大。该过程涉及复杂的算法和模型，需要使用高性能计算工具和算法，充分利用计算机集群和分布式计算技术，以提高计算效率和准确性。

将基因研究中的计算量比作是在一堆复杂的拼图中找到特定的几块。假设你手上有两幅拼图，一幅已经完成，另一幅还没有完成，你需要在未完成的拼图中找到和已完成拼图相同的那几块。但是，未完成的拼图非常大，而且上面图案非常复杂，其很多看起来又非常相似，因此要找到相同的几块非常困难。

为此，你需要使用图像处理算法和人工智能技术，以提高找到相同拼图块的准确性和效率。这些计算工具需要大量的计算资源和存储空间来运行。科学家们不断开发新的计算工具和算法，例如分布式计算、云计算和GPU加速等技术，以提高计算效率和减少计算时间。

同时，还有一些超级计算机专门用于基因组数据的处理和分析，例如美国的Summit和中国的神威·太湖之光等。这些超级计算机具备极高的计算能力和存储能力，可以快速处理和分析大规模的基因组数据，促进基因研究的发展。

总之，基因研究之所以需要巨量算力，是因为基因组数据量非常大，数据处理和分析需要进行复杂的计算和模拟。随着科学技术的不断发展和算力的提升，基因研究也将逐步实现更高效、更准确和更精细的分析和应用。