马铃薯（Solanum tuberosum）作为全球重要的粮食作物之一，在保障粮食安全和促进经济发展中发挥着重要作用。然而，随着种植环境的变化和病害的加剧，传统品种逐渐面临适应性下降的问题，亟须通过育种手段培育出具有高产、抗逆等优良特性的新品种。本研究以马铃薯为研究对象，重点探讨了育种数据融合关键技术在品种选育中的应用，并结合杂交育种方法，探索了如何高效利用现有资源，提升新品种的培育效率和质量。 本书系统分析了马铃薯育种的关键技术与挑战。传统的育种方法依赖于自然变异和人工选择，周期长且效率低下。近年来，随着生物技术和信息技术的快速发展，数据驱动的育种方法逐渐成为研究热点。通过整合遗传、表型和环境等多源数据，可以更全面地解析马铃薯的遗传特性，从而加速新品种的选育过程。 本书重点探讨了“合并”方法在马铃薯育种中的应用。该方法的核心在于将新收集的数据与已有数据库进行比对，识别潜在的亲缘关系并优化数据结构。通过构建高效的算法和模型，“合并”方法能够有效解决品种混杂、数据冗余等问题，为后续的遗传分析和品种评价提供可靠依据。特别是在新品种鉴定方面，“合并”方法克服了传统方法依赖于已知亲本信息的局限性，显著提高了育种效率。 此外，本书还结合杂交育种方法，对马铃薯的杂种优势进行了深入研究。通过系统地分析杂交后代的遗传特性，成功选育出多个高产、抗病的新品种。例如，“晋薯8号”不仅产量显著高于当地品种，还表现出高淀粉含量和抗晚疫病的特点；“克新1号”则在适应性方面表现优异，适合多种种植环境。这些成果充分证明了杂交育种方法在马铃薯育种中的有效性。

第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
智能育种的重要性日益凸显
1.2 国内外研究现状
1.2.1 马铃薯育种数据库现状
1.2.2 育种数据融合与育种数据库构建方法研究现状
1.3 现有马铃薯数据库的局限性
1.4 研究目标
1.5 研究技术路线
1.5.1 数据采集与预处理
1.5.2 功能需求分析
1.5.3 数据处理流程设计
1.5.4 框架开发实现
1.5.5 预期成果
第二章 育种数据获取与分析
2.1 数据获取
2.2 数据分析
2.2.1 数据集分析
2.2.2 系谱数据分析
2.2.3 表型数据分析
2.2.4 组学数据分析
2.3 本章小结
第三章 育种数据融合框架设计
3.1 框架设计目标
3.2 框架功能设计
3.2.1 流程设计
3.2.2 结构设计
3.3 数据存储模块设计
3.3.1 品种核心数据表设计
3.3.2 表型数据表设计
3.3.3 字段映射表设计
3.3.4 任务表设计
3.3.5 组学表设计
3.4 本章小结
第四章 育种数据融合关键技术
4.1 文献信息抽取
4.1.1 基于词性标注规则的抽取方法
4.1.2 基于预设词距离的抽取方法
4.1.3 抽取效果与评价
4.2 育种数据集处理技术
4.2.1 数据映射模块
4.2.2 品种校验算法
4.2.3 数据历史动态
4.2.4 数据集维护
4.2.5 算法评价与测试
4.3 系谱树处理技术
4.3.1 系谱树算法
4.3.2 算法评价与测试
4.4 本章小结
第五章 育种数据融合框架实现
5.1 开发环境配置
5.1.1 前端开发环境
5.1.2 后端开发环境
5.1.3 环境协同与版本管理
5.1.4 环境配置最佳实践
5.2 单品种处理
5.2.1 表单上传
5.2.2 信息抽取
5.3 数据集处理
5.3.1 文件上传模块
5.3.2 数据映射模块
5.3.3 品种校验
5.3.4 数据入库
5.4 系谱树处理
5.5 组学数据处理
5.6 图片数据处理
5.7 数据管理
5.7.1 品种数据管理
5.7.2 任务数据管理
5.8 实例展示
5.9 本章小结
思考与展望
参考文献