中国玉米

统计技术与标准化管理

统计技术落后，首先表现在试验设计水平低。某些流行的概念性错误对理论研究的影响最大。试验结果和写作的论文可能不被接受或者其可信性打了折扣。对品种试验的影响则是试验结果的可靠性受到怀疑。 

如果试验的规模很小，可以采用Excel软件，通过编写简单程序，把复杂的统计公式分解成简单的代数式，也可以完成统计运算。这需要科技人员非常熟悉统计运算的原理和步骤，才能够正确地编写Excel的运算公式。也可以在科技人员指导下拷贝别人已经编写好的工作表格，拿回来套用就可以了。 

现在，一般使用专门的统计软件处理数据，不需要手工运算，但是科技人员要明白统计过程的数学原理。最常用的是SAS软件，处理任何试验设计的数据都很有效。但有两个限制因素，第一，SAS是专有技术，每年要支付高额使用费。第二，需要编写简单的程序，引导SAS软件对数据进行处理。虽然程序不算复杂，而且可以查阅工具书，有模板可以套用，但如果不了解统计运算的基本原理，编写的程序隐含任何微小失误，都会产生一些不容易被察觉的差错，导致对试验结果的错误解释。 

现在有一种专门进行a-Latice设计的软件Fieldbook，囊括了试验设计、打印田间计划书（记载册）到数据分析。我建议推广使用这套软件做品种比较和区域试验的设计和数据处理。大规模的多年多点田间试验和种子企业的科学研究都应采用这套软件进行设计与管理。 

此外，还有许多公开的统计软件，结构和操作比较简单，适合发展中国家使用，但功能要差一些。 

现在，需要逐渐把我国玉米育种，特别是商业育种朝着程序化、标准化和规模化的方向引导。有些企业已经开始朝着规模化育种发展，但是没有标准化的技术操作和程序化的内部管理，必然导致结构性的混乱和降低效率。有些企业在非常低的水平上瞎折腾，实在是浪费资源。我们在总体上需要进行商业育种的技术改造。 

技术操作的标准化，要依据统计学原理，从试验设计做起，然后规范数据采集和处理。一个企业如果没有标准化的程序设计和管理，育种系统就要出问题。一个庞大的系统各个环节要按照统一的操作标准和固定程序管理每一个环节。包括种子的准备、前处理、田间规划、播种、苗期管理、田间调查、收获和室内考种都必须标准化和程序化，数据的采集和处理更必须程序化和标准化。这些在大学和科研单位是绝对做不到的，但是我们国内的企业却也做不到，因为在我国公益性机构太强大，企业发展初期只能学习科研单位的管理方式。这显然不对路，企业应建立完全不同于科研单位的、面对市场的管理体系。科研单位做不到，是因为体制约束，企业不存在这样的约束。为了在市场竞争中生存，只能建立一套高效率的程序化、标准化和规模化的育种管理体制。 

关于SCA分析 

在育种机构里，特别是企业的商业育种体系，对种质资源的高效率管理是关乎育种系统成败的关键因素。种质管理的理论基础是统一和简化的杂种优势模式。虽然有很多方法可以划分杂种优势群，但说一千道一万，关键是根据特殊配合力（SCA）把育种材料划分成母本一群和父本一群。母本群就是所谓的Reid、BSSS、Tuxpeno或我国的PA种质。父本群包括Lancaster、ETO、PB、Suwan1、古巴硬粒和四平头等许多种质。从世界各地引进的外来种质，一开始不了解它们的遗传属性，可以放在中间，可是一旦通过试验，了解了它们与标准测验种的关系，就分别进入母本群或父本群。依据什么标准划分这些种质的属性呢？我们依据这些材料对标准测验种的SCA。 

管理种质资源，关键是筛选合适的标准测验种（Common Testers）。国际通用的标准测验种是美国玉米带马齿型种质的测验种，既B73和Mo17。现在美国使用Holden的两个自交系作标准测验种，分别是LH185和LH51。我们国家的标准测验种是掖478和黄早四。与美国测验种对应，但所代表的种质范围略宽一些，因此适合衡量国内和国外所有种质。没必要搞出很多测验种。因为这两个自交系是所有可能的测验种里最典型的一对。左右摇摆的材料不多，主要发生在旅大红骨、PB和少量属猫的自交系。因此要根据这一对标准测验种，果断地划分到A或B类群。从育种的角度，不同地区可以使用不同的测验种，但是从划分种质类群的角度，最好使用典型的自交系作标准测验种。如果由于生态条件特殊，需要建立地方性的标准测验种，则要尽可能在中性环境下作NC-II试验，并且一定要与国际接轨，与国内的标准测验种保持同步。一旦建立了同步的标准测验种，才可以放心使用。但我们还是提倡使用标准测验种。 

对很多育种家来说，可以结合育种实践，根据某个自交系在大量杂交组合中的表现定性地判断该自交系的属性。王义波就是根据育种经验作出判断。在大多数情况下没有问题，可是在少数情况下，遇到中间类型的自交系或者属猫的自交系，就可能会判断失误。对于中间性材料和属猫的自交系，一定要依据标准测验种，辅之以育种经验作出确切判断。但是话说回来了，这些中间型材料即使判断错了也无妨，最终大多数会被效率淘汰出局。