數據信息化在蔬菜育種中的應用及展望

摘 要：近年來，蔬菜育種在傳統大田育種和分子育種兩方面都得到了飛速發展。隨著育種規模的擴大，育種過程中產生的大田表型數據和實驗室產生的基因型數據每年都以幾何倍數增長，科研人員急需通過信息化手段進行數據存儲、管理和分析，縮短育種周期，提高育種效率，繁育出優質蔬菜品種。基于此，本文主要就數據信息化在蔬菜育種中的應用進行分析，并展望數據信息化在蔬菜育種中的應用趨勢。

關鍵詞：數據信息化;蔬菜;育種;表型;基因型

中國是世界上最大的蔬菜產地，種植面積約占世界總面積的55%以上。蔬菜產業是促進我國農業發展、農村建設和提高農民收入的重要經濟作物之一。影響蔬菜產業健康發展的重要因素涉及良種使用、栽培技術、環境因素等諸多方面，在農業生產中繁育并使用優質品種是提升產量、促進產業發展的重要技術手段。多年來，育種人員通過傳統育種方法和多年表型鑒定，選育適應性好、抗病能力強、商品化程度高的優質品種[1]。

截至2018年，多個蔬菜作物基因組序列圖譜的繪制完成推動蔬菜分子育種邁入一個全新的發展階段，育種家從分子水平上提高了復雜性狀的選育效率。

目前，每年蔬菜大田育種和分子育種產生大量表型和基因型數據，這些數據一般以Excel表單的形式存儲。由于Excel表單本身的功能所限，表型數據背后的系譜和性狀在年代之間的迭代和相關性不能有所體現，同時表型和基因型數據之間的關聯也不能進行深度挖掘。因此，需要通過數據庫對不斷積累的數據進行有序的信息化管理，合理整合大田和分子數據，深度挖掘內部相關性，最終提高蔬菜質量性狀和數量性狀的育種效率[2]。

目前，數據信息化在我國蔬菜育種上的應用處于起步階段，包括大田育種的應用、分子育種的應用。該文將從以上兩方面對國內外蔬菜育種的研究進展進行分析和比較，探討在我國的應用前景，為今后的蔬菜育種提供參考。

一、國內外園藝作物育種信息化發展概述

從1990年開始，歐美一些大田作物種企，如先鋒、孟山都、先正達等，開始研究植物育種信息化，幫助育種家完成授粉雜交設計、試驗設計、數據采集和統計分析等工作。而園藝作物在育種細節和目標上與大田作物有一定的區別，如對產量性狀的關注程度相對較低，對某些與市場消費有關的品質性狀較為重視，同時對溫室下園藝作物的抗病性要求甚高等。因此，園藝作物育種信息化領域的研究著重于圖片存儲和處理、授粉雜交細節設計、溫室種植排布和性狀采集等方面的深度開發和應用。近10年來，在荷蘭和以色列出現了專門應用于園藝作物育種的軟件，如Ebrida和Phenome Network，這兩種軟件已在歐美的花卉（蝴蝶蘭、繡球花和月季等）和蔬菜（甜瓜、南瓜、蔬菜、西紅柿和黃瓜等）育種中得到了廣泛應用[3]。

二、數據信息化在蔬菜育種中的應用

蔬菜育種信息化于20世紀90年代的歐洲和美國興起，首先應用于大田育種工作中，具有全面管理蔬菜育種中所需的系譜數據、性狀采集信息、圖片記錄、授粉計劃和較為簡單的數據分析等功能。21世紀初，隨著分子標記的大量應用和計算軟件的開發，分子數據的存儲管理并大量與田間表型數據結合，產生了新型的分子輔助育種。同時，大數據分析技術的應用使全基因組選擇和分子設計育種成為可能。

（一）數據信息化在蔬菜大田育種中的應用

早年的蔬菜育種主要靠紙和筆記錄，性狀數據的采集在數量上很難達到突破;圖片記錄和管理因關聯度差，在后期展示上存在很大的困難;數據分析容量小，且無法進行復雜的基因環境互作等深度分析。

1.系譜管理

通過信息化軟件的應用，蔬菜育種家可以非常簡單地查看系譜，調取系譜圖，查看骨干父母本的來源和選育過程。目前，系譜管理軟件試用較多的是荷蘭Wageningen大學開發的PediMap軟件和美國National Institute of General Medical Sciences研發的CytoSpace系統。

2.性狀記載

蔬菜的性狀表現相當復雜，需要從苗期開始一直觀測到收獲期，涉及的性狀包括數量性狀和質量性狀，性狀記錄類別包括數字、文字、日期、圖片和描述型文字等。如果試用紙筆記錄，存在記錄量小、記錄準確度低、耗費時間過長等弊端。目前，國內外有多款大田溫室數據采集器可供選擇，如精田大田數據采集系統（國產）、FieldBook（美國產）和FieldLab（菲律賓國際水稻研究中心）等，已經完全解決了人工手輸數據采集帶來的各種問題。

3.圖片記錄

在智能手機普及之前，整個育種過程只能用寥寥幾張照片描述。然而，隨著信息技術的發展，手機拍照類APP層出不窮，圖片的拍攝量已經不受技術的限制。育種家對圖片有更多的要求，如需要與育種材料或田間位置一一對應，這些功能已經通過新型的APP軟件開發實現了。用戶可以在田間任意位置給任意育種材料拍攝照片，記錄育種過程，后期直接觀看，決定選育結果。

（二）數據信息化在蔬菜分子育種的應用

隨著育種技術的發展，分子數據被大量產生，并直接應用于蔬菜的分子輔助育種中。目前，分子輔助育種的主要流程是：芯片或者程序產生分子數據→構建遺傳圖譜→與表型有關的基因型定位→定位片段應用到分子育種中。這些過程需要應用大量的軟件參與分析和決策，如大量分子數據首先要通過數據清洗，然后使用JoinMap5.0（荷蘭）構建遺傳圖譜，然后結合表型數據，通過MapQTL（荷蘭）進行QTL定位，最后使用GGT2.0（美國）選育品種[4]。

（三）數據分析

相對于作物育種來說，蔬菜育種的數據規模小，數據分析需求弱，但隨著分子數據的不斷增多，育種家逐漸意識到數據分析的重要性和急迫性。目前，蔬菜育種的數據分析處于初級階段，大田數據一般使用R語言、SAS語言，甚至Excel的分析功能也能完成育種家需要的ANOVA（方差分析）、異常值和極值分析等基本功能。而分子數據分析則需要專業的軟件和平臺才能運行，如Linux系統平臺下運行Python程序進行分子數據計算[5]。

三、數據信息化在蔬菜育種中的應用展望

當今全球育種信息化發展已經到了跨多數據庫、跨平臺、跨作物、跨學科綜合全面發展的階段，在育種科研、生產銷售、財務管理上做到了全球聯動同步推進的效果。某些大公司蔬菜育種信息化是在作物育種信息化的引導下發展起來的，已經做到了大田作物和蔬菜作物共用一個育種信息平臺，從而推動所有品類植物科研工作的共同開展。但是，目前我國蔬菜育種領域的信息化發展進程遠遠落后于作物育種領域。

首先，蔬菜育種隊伍趨于老齡化，長時間紙筆記錄、口口相傳的育種習慣不易改變，信息化的使用帶來的是整體習慣的改變，需要一段時間的學習過程。例如，2015年北京市農林科學院蔬菜研究中心為育種科研人員選擇并建立了一套國際上使用較多的蔬菜育種信息化系統，經過近3年的內部培訓和推廣使用，目前顯現的情況是青年科技人員對系統有使用的想法和意愿，但由于多方面原因，育種軟件的使用率及對育種工作的貢獻率還有待提高。其原因是使用人員對傳統育種記錄及使用方式有依賴性，對于改變為電子化的記錄工作方式略有排斥意識，不愿意接受新的軟件記錄工作方式。導致排斥的主要原因有兩點，一是因為蔬菜作物的育種性狀數據復雜，在作物生長周期需要采集記錄的數據繁多，這就要求育種軟件必須結合實際育種工作的流程和細節進行定制開發。因此，要求開發人員與育種家緊密合作，根據育種家育種經驗及要求對系統進行系統化、公式化、流程化的設計，提升用戶體驗，這是目前多數蔬菜育種系統需要進一步完善的功能。二是信息化育種系統要求使用者需要具有一定的電腦使用基礎和問題處理能力，電子化育種數據記錄依賴于信息設備，對于對電子化信息系統使用不熟練的育種家來說，這是一個較大的障礙，導致其排斥對新系統的應用。另外，根據育種學科的特點，一個高效育種團隊內人員年齡呈老、中、青梯隊結構，分工明確，育種記錄形式要求高度統一，因團隊帶頭人普遍是具有經驗的育種家，這就要求育種記錄形式要符合育種帶頭人的記錄、分析和管理形式和邏輯，因此，要在短時間內轉變育種記錄和分析方式是具有一定難度的，這也是青年育種家在實際使用育種信息系統中需要實際克服的問題和難點，如果要轉換育種記錄及分析方式，必須在育種工作中即按照原有的統計分析方式記錄，也需要建立自己的育種數據，以便通過長期的數據積累和分析建立新的育種信息數據庫，這就需要育種人員花費大量的時間記錄兩套不同的數據或進行數據形式轉換，需要經歷一個相對較長的過渡期，這也是導致育種信息系統推進緩慢的主要原因。

其次，技術轉化和應用與基礎科研脫節，導致分子設計育種滯后于研究。尤其在全基因組選擇和預測方面，由于分子數據量不足，群體構建困難，表型數據采集不易等原因，直接影響了蔬菜分子設計育種的發展。

最后，信息化人才的培養需要多方面知識的匯集：計算機、育種、遺傳學、大田實踐和大數據分析能力等，這對于我國的遺傳育種學科建設提出了更高的要求，需要在長期的育種工作開展過程中對使用信息化育種系統進行培訓和推動，提高育種家對信息化育種系統的使用率，縮短過渡周期，實現育種效率的提高。

參考文獻：

[1]劉夢晗.玉米商業化育種新思路[J].北京農業，2012（29）：3-5.

[2]劉夢晗.發展育種研發外包服務，實現種業企業升級轉型[J].北京農業，2012（29）：13-14.

[3]李雪，楊濤.玉米育種信息管理系統的研究[J].江蘇農業科學，2016（1）：418-421.

[4]董占山，盧洪，柴宇超，等.中國特色的玉米商業化育種體系構建[J].玉米科學，2015（1）：1-9.

[5]徐東輝，方智遠.中國蔬菜育種科研機構及平臺建設概況[J].中國蔬菜，2013（21）：1-5.