玉米育種信息管理系統的研究

李雪　楊濤

摘要：針對遼寧省玉米育種工作的實際需求，通過對生產線考種、田間試驗和實驗室測試數據的調研以及查閱國內外相關文獻，獲取了穗型、穗行數、穗粒數、粒型、百粒質量等玉米數據信息以及配合力分析的基本概念、模型、方法和作用等資料。利用SQL Sever數據庫及相關編程技術，圍繞考種信息管理、種子信息管理、數據分析3個主要功能模塊設計了對玉米性狀數據等相關信息進行有效管理和綜合分析利用的玉米育種信息管理系統。該系統有效實現了玉米育種信息的科學管理，提高了育種效率，使數據化育種成為可能。

關鍵詞：玉米育種；管理；信息系統；配合力

中圖分類號：S126 文獻標志碼：A 文章編號：1002—1302（2016）01—0418—04

近年來，國外大型種業公司早已實現了玉米育種信息綜合管理信息化，使用專業的育種數據管理軟件，極大提升了育種工作的效率，減輕了育種工作量。與世界發達國家相比，我國種業發展仍處于初級階段，性狀參數等信息的管理大多還停留在借助Excel等通用辦公軟件的半手工階段，時間成本很高，數據缺失嚴重，人為誤差大。

國內目前僅有2款專業的育種軟件，分別為北京農業信息技術研究中心研發的作物育種信息綜合管理平臺、博思公司開發的農博士育種專家軟件。其中作物育種信息綜合管理平臺與傳統育種資源的保存管理等方式相比，具有化繁為簡、實時處理數據等優點；農博士育種專家軟件于2004年設計研發，國內多位頂尖育種專家對這款軟件的開發給出了指導建議，采用大型數據庫，支持遠程數據異地匯總，照片及文本數據采用一體化管理，在育種信息化應用的多個關鍵領域掌握了核心技術，極大推動了中國育種信息化應用的水平。這款軟件的創新設計在于，可以不用修改軟件，用戶定制不同育種作物種類進行設置，直接應用在數據管理上。

然而以上2款軟件所處理的數據多數來自人工采集，資源少，參數不全，幾乎沒有涉及配合力（combining ability，ca或CA）方面的分析。相比較而言，本系統的數據來源為筆者所在課題組自主研發的高通量工廠化玉米考種生產線，數據量大，指標全面，且應用了配合力相關分析。本研究采用相關編程技術實現育種數據的管理與分析，可以有效解決育種、考種工作中信息量大、管理復雜的問題，減少育種人員對經驗的依賴，提高育種精度和數據利用效率。

1配合力分析基本原理

1.1配合力概述

無論育種目標是創造具有雜種優勢的雜合體或分離出超親的優異純合體品種，關鍵問題之一是雜交親本的選擇，根據調查資料顯示，配合力是雜交組合中親本各性狀配合能力的一個指標。

1.3配合力分析方法

完全雙列雜交法，也稱Griffing法，指在一級親本間（P個自交系或品種）進行所有可能的雜交，配成包括雜交組合、自交組合在內的全部組合。根據試驗中所包含的組合模型不同，有如下4種設計方法：

（1）Griffing法1：自交親本P個，正、反交組合P（P-1）個，共有P個組合試驗；（2）Griffing法2：自交親本P個，正交或反交組合1套1/2（P-1）個，共有W2（P-1）P個組合試驗；（3）Griffing法3：只有正、反交組合，共有P（P-1）個組合試驗；（4）Griffing法4：只有正交或反交組合1/2P（P-1）個組合試驗。

不完全雙列雜交，是指2套親本之間兩兩雜交（不包括反交）。部分雙列雜交，是完全雙列雜交的1個樣本，為使每個親本有關的參數保持均衡可比，我們要求這n個用來雜交的親本中的每1個都將出現在s個雜交組合當中。設計方案包括：輪回設計、“三角形”設計、“因子”設計。

由于完全雙列雜交法包括所有親本的全部可能組合，因此能充分地提供各種試驗信息，使我們能對材料進行細致的系統分析，估計內容較多，而且較為精準。幾十年來，國內外采用此法研究數量性狀的遺傳和育種問題甚為普遍。

配合力分析對玉米雜種優勢利用的研究工作起著很大的推動作用，玉米自交系配合力的測定已成為組配新雜交種必不可少的環節。因此，本研究將致力于把配合力相關分析應用到系統中進行數據的處理。

2輔助玉米育種綜合信息管理系統設計

2.1功能設計

本系統分為前端頁面、后臺服務端代碼2個部分。在Visual Studio開發平臺上使用HTML、JavaScript腳本語言進行前端的編寫，使用C#語言實現服務器端代碼。如圖1所示，用戶通過瀏覽器進行操作，并實現如下幾個主要功能：（1）考種信息管理，對玉米果穗、籽粒等考種信息利用ASP.NET技術連接數據庫，實現實時的展示、新增、刪除、修改功能并可導人已有的資源數據；（2）種子信息管理，對育種資源進行系統管理，包括父母本信息、操作信息、出入庫日志等；（3）育種信息分析，提供配合力分析等常規統計分析，糅合育種家的經驗，輔助育種家篩選出綜合性狀優良的材料。

2.2數據庫設計

基于上述設計，利用SQL Sever建立系統數據庫，如圖2所示，主要表格包括：（1）種子信息表，在該數據表中，主要存儲種子的基本信息，如親本信息、類別、雜交值、配合力效應、實時入庫時間等，其中以數據庫自動生成的編號作為該表的主鍵；（2）考種信息表，在該數據表中，主要存儲玉米的考種信息，如穗型、百粒質量、粒型等，仍以數據庫自動生成的編號作為該表的主鍵；（3）種子分類表，作為種子信息表的關聯表，主要存儲種子的類別名稱、圖片，以數據庫自動生成的編號作為該表的主鍵。

以下為本系統數據庫中與用戶權限管理相關的數據表——系統用戶表，在該數據表中，主要存儲注冊用戶的賬號、密碼以及真實姓名，以數據庫自動生成的編號作為該表的主鍵。

2.3系統流程

系統采用B/S架構，主體部署在服務器上，與SQL Server數據庫中存儲的玉米信息庫進行通訊。如圖3所示，將從考種生產線等渠道獲得的數據輸入或導人系統，進行相應操作。

3系統設計實現

本系統通過東亞種業公司推出的玉米種子數據進行試測，如圖4、圖5所示，全部數據會存入數據庫，可多次利用且防止數據丟失。結果表明數據均處理準確、精度高，系統穩定可靠，實現了信息的管理和分析利用。

其中用戶可分為2大類：（1）高級用戶，負責育種數據等信息的增加、刪除和修改等操作，這類用戶擁有較高級別的操作權限，需認證賬號和密碼才能進行相關操作；（2）一般用戶，可以瀏覽經后臺分析和處理后的數據并就相關問題及時提出反饋。

單株產量GCA與穗長、百粒質量等性狀的GCA呈極顯著正相關關系，因此數據分析部分以產量數據進行測試。由圖6可見，設有4個父本A、B、C、D和4個母本E、F、G、H，它們所有交配的正交組合16個（其中AE即表示A和E雜交），置于親本數據欄，經過服務器端的分析方法計算得出一般和特殊配合力效應的數據，發回到客戶端供系統用戶使用，并同步顯示測試時間。以第2組測試數據為例進行說明：服務器端將實現以下過程，首先可得這16個F₁（組合）的小區總平均產量8.5，以A為父本的4個組合的平均產量8.3等數據。在不考慮隨機誤差的情況下，進而計算出不同母本和父本的一般配合力的大小。根據一般配合力的含義，E×A的產量應該這樣計算：A為父本，結果應比總平均8.5少0.2，又由于E為母本應多0.4；從而（E×A）_r小區產量應為8.5-0.2+0.4=8.7。但實際小區產量是8.8，比根據一般配合力的預測值8.7多0.1，我們稱這0.1為E×A這個特定組合的特殊配合力。最后將初始數據和計算結果展示到頁面，供系統用戶參考利用。

4結論與討論

為了解決玉米育種信息管理過程中考種及種子信息的數據多、管理難等問題，本研究設計了1個玉米育種信息管理系統。系統利用配合力相關分析輔助玉米育種優勢決策，通過構建玉米育種信息數據庫，結合ASP.NET技術進行研發，實現了基于B/S架構的輔助玉米育種綜合信息管理的功能。系統測試證明，本系統運行正常，信息管理可靠、有效，從而為玉米育種信息的管理和分析利用提供了1種有效的解決方案。