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dpb/doc/桃育种系统模块扩展需求规格.v1.5.md
T
34047007@qq.com b95053c52c init: 初始化 dpb 桃育种系统代码库 
前后端 + 后端 FastAPI 全量源码、部署脚本与文档。
2026-08-06 00:17:49 +08:00

55 KiB
Raw Blame History

桃育种系统 · 模块扩展需求规格（V2 草案）

编制日期：2026-07-28 依据：通用育种软件功能清单（用户提供） + 国际成熟方案（BrAPI / BMS·Breedbase / RosBREED / MIAPPE / Crop Ontology / FAO-MCPD / Genesys） + doc\果树所\育种\yz.sql 真实桃性状 + 现有 14 个 breeding 域 状态：草案，待评审。字段取值/枚举以「待确认」标注处需与业务方对齐后再落地（遵循"不确定不擅自动手"准则）。

版本历史

版本 日期 说明
v1.0 2026-07-28 初稿+复审：14 域对标、新增 7 模块、§8 复审（9 遗漏）、EAV 定稿为混合固定列。BrAPI/MIAPPE/team/库存 待定
v1.1 2026-07-28 决策落地：① 采纳直接对齐 BrAPI API（新增 BrAPI 只读适配层）② 采纳 MIAPPE 合规 ③ 不建 team 模块（仅数据隔离，不需要，留 RBAC+created_id）④ 库存延后（暂用报表）
v1.2 2026-07-28 取值决策（用户授权"你来定"）：敲定 stage/generation/group_type/design_type 四枚举（§9）+ propagation 纳入一期（§3.8）；trait 种子建议 yz.sql；字段表补 generation/germplasm_id
v1.3 2026-07-28 §8 二次复审落地：① MET 链路彻底修补（trial_study.block_count + planting.trial_study_id + tree.trial_study_id/block_no + plot.block_no），与库存 seed_lot 一并建模，形成 seed_lot→seedling→planting→tree→trial_study 选择强度链（§3.13/§4/§5）② §0 原则1 与混合模型对齐（修订措辞）③ observation/field_operation 改显式 FK（弃多态）④ 补 environment_condition / audit_log / selection_rule / prediction 字段规格（§3.9–§3.12）⑤ tree_evaluation 明确"按 pa_four 扩列"+ 统一性状值视图 ⑥ 补「选择阈值规则」+「批量表型导入」规划 ⑦ 文档计数/枚举对齐修正
v1.4 2026-07-28 国际基准三轮复审（BrAPI/Breedbase/RosBREED/MIAPPE/Crop Ontology/FAO-MCPD/Genesys）落地：① 新增 trial_study_entry（entry 清单+entry_number，MET 设计矩阵）② site 补 lat/long/elevation（空间 BLUP/MIAPPE）③ observation 加 status 校验态（数据质量）④ trait 加 ontology_uri（Crop Ontology 对接）⑤ 明确 tree.trial_study_id/block_no 为派生（单写点=planting，防双真相漂移）⑥ germplasm 补护照描述符块（FAO-MCPD）⑦ 新增 genotyping_dataset+marker.panel（GS 训练群体分组）⑧ selection_result 加 rule_id（决策闭环）⑨ 补 crossing block 父/母本树（pollination 挂 female/male_tree_id）⑩ experiment_factor / breeding_report / breeding_program 标记延后。详见 §8.6

0. 设计原则（本规格的宪法）

  1. 性状字典与测量值分离 + 混合存储（对标 BrAPI ObservationVariable + Observation）：trait 是唯一的性状字典（代码/类型/单位/量表），新增桃性状只加字典、不动核心表结构；测量值分两层存——① 核心高频性状（桃稳定 ~30–40 个，源自 yz.sql pa_four）以固定列落在 tree_evaluation（报表/SQL 聚合主路径）② 物候时序与临时/新增性状（is_core=false）走 EAV observation。二者经"统一性状值视图/服务"在统计层归一（§8.4）。这是与初稿最大的修正：不再追求纯 EAV，而是"字典一处定义、值可固定可扩展"。
  2. Program/Trial/Study 三层（对标 BrAPI）：把"多年多点试验"从 site/plot 里抽象出来，支持同一品系跨生态点、跨年同步试验（MET, Multi-Environment Trial）。
  3. 桃语义而非大田语义：清单里的「P/F1/F2 世代、拔节期/抽穗期、播种季节、随机区组/间比」是按一年生大田作物（玉米/小麦）写的，对桃（多年生无性繁殖果树）必须语义替换（见 §1）。
  4. 砧木–接穗建模：桃特有的「嫁接繁殖」维度，现有系统完全缺失，必须补齐。
  5. 预留分子层：marker/genotype_sample/genotype_call 对齐 BrAPI Sample+Calls，未来接 GBS / PeachSNP170K 做基因组选择（GS）不改骨架。
  6. 统计与决策是地基不是补丁：上面的数据模型必须能让 V1.1 统计引擎（R sommer/lme4 做 ABLUP/EBV、选择指数）与 V3.0 AI 决策直接消费，不做"先堆数据再补分析"的短视设计。
  7. API 直接对齐 BrAPI（已采纳）：保留现有 /breeding/*（UI 业务接口）的同时，新增 BrAPI 兼容只读适配层（/brapi/v2/...）。数据模型已按 BrAPI 实体设计，适配成本低，可无缝对接 Breedbase / Flapjack / 国际数据交换，避免未来重复造导入导出。
  8. MIAPPE 合规（已采纳）：试验元数据按 MIAPPE 的 Investigation(=target/Program) / Study(=trial_study) / ObservationUnit(=tree/plot) / ObservationVariable(=trait) 对齐，作为数据共享/投稿的一致性基线。

1. 桃育种语义替换表（清单 → 桃）

清单原文（大田作物语境） 桃系统应改为 落点
P / F1 / F2 世代（选择阶段） 选择阶段 stage：实生苗 → 初选株 → 复选株 → 品系 → 区试品系 → 新品种（枚举见 §9） germplasm/tree/cross/selection_result 的 stage
遗传世代 遗传世代 generation：F1 / F2 / BC1 / BC2 / BC3（与 cross_type 联动；引入种质留空） 权威 cross_combination.generation，tree/germplasm 冗余拷贝便于筛选
拔节期 / 抽穗期 桃物候：萌芽 / 开花(初花·盛花) / 坐果 / 果实发育 / 成熟 / 落叶 observation（物候类变量）
播种季节 桃用嫁接 / 定植（砧木 + 接穗），非播种 planting.rootstock_id
自交系 桃为克隆（无性繁殖），入选株 = 待审定克隆，需砧木关联 germplasm.is_rootstock / tree.rootstock_id
随机区组 / 间比试验 桃果园株数少，简化为 区组 + 重复 + 对照轻量设计 trial.design_type
材料编号 accession_no（唯一 accession 编号） germplasm.accession_no

stage / generation 枚举（v1.2 已定，详 §9）：依 RosBREED 桃无性选育流水线与现有 14 域敲定，作为 sys_dict 新增字典类型（breeding_stage / breeding_generation），落库英码、前端显中文。

2. 目标模块总览（现有 14 + 新增 13，部分为规划）

A. 现有 14 域（保留 + 字段调整） germplasm / site / plot / target / cross_combination / pollination / seed_treatment / seedling / planting / tree / tree_evaluation / tree_photo / selection_result / personnel

B. 新增模块（P0–P2，含 v1.3 复审补入）

模块 表名 BrAPI 映射 优先级
trait（性状字典） breeding_trait ObservationVariable P0 地基
observation（通用观测） breeding_observation Observation P0 地基
field_operation（农事操作） breeding_field_operation Observation(op_type) P0
trial（多年多点试验） breeding_trial + breeding_trial_study + breeding_trial_study_entry(v1.4) Trial / Study / Entry P1
group（分组/标签） breeding_group + breeding_group_member List P1
statistics（统计报表） breeding_report（配置）+ 聚合端点 — P2
propagation（克隆扩繁） breeding_propagation — P1（§3.8）
seed_lot（种子批·库存） breeding_seed_lot — P1（§3.13，与 MET 一并建模）
environment_condition（环境因子） breeding_environment_condition — P1（§3.9，G×E 地基）
audit_log（审计日志） breeding_audit_log — P1（§3.10）
selection_rule（选择阈值规则） breeding_selection_rule — P1（§3.11，决策地基）
分子基因型层 breeding_marker(含 panel) / breeding_genotype_sample / breeding_genotype_call + breeding_genotyping_dataset(v1.4) Sample / Calls / Marker / Dataset V2.0（地基先建）
prediction（GS 育种值） breeding_prediction — V2.0（§3.12，与分子层同期）

注：原稿数"21"已过期，此处以清单为准；其中 seed_lot / environment_condition / audit_log / selection_rule 为 v1.3 复审补入一期，prediction 留 V2.0。

重要简化（避免模块膨胀）

  • 物候期不单列模块 → 只是 observation 中「物候类变量」的观测。
  • 系谱树不单列模块 → 靠 cross_combination.parent_combination_id 自链 + germplasm.pedigree 字符串 + 前端 D3 树图 + /pedigree/{id} 聚合端点。

3. 新模块字段规格

3.1 breeding_trait（性状字典，P0）

字段 类型 约束 说明
id int PK
trait_code varchar(64) UNIQUE, NOT NULL 如 brix、fruit_weight、bloom_date
trait_name varchar(128) NOT NULL 中文名：可溶性固形物、单果重…
category varchar(32) NOT NULL fruit/flower/plant/disease/phenology/yield/quality/rootstock
data_type varchar(16) NOT NULL numeric / categorical / date / boolean
unit varchar(32) g、%、°Brix、mm、date
method varchar(256) 测定方法（如折射仪、游标卡尺）
scale_json jsonb 量表/选项（categorical 时存选项数组；numeric 时存 min/max/step）
ontology_uri varchar(256) v1.4：Crop Ontology / Trait Ontology / MIAPPE 受控词表 term URI（如 CO_356:0000041），供 BrAPI 适配层与国际合作仓储对接；可空
is_preset bool default false 是否系统内置（种子数据）
remark varchar(512)
created_time / updated_time / is_deleted 标准 来自 ModelMixin

BrAPI 映射简化说明（v1.4）：BrAPI ObservationVariable = Trait + Method + Scale 三元组，本系统将 method/scale 内联合并进 trait（桃单作物、方法稳定，避免三表 join 复杂度）。适配层导出 BrAPI 时需按此三元组拆分；ontology_uri 提供受控词表引用，满足 MIAPPE/Crop Ontology 可引用性。

种子数据来源：doc\果树所\育种\yz.sql 的 pa_four（~40 字段：单果重/果形/果核/可溶性固形物/成熟期/离粘核/风味…）与物候类变量，导入为 is_preset=true 的桃专用性状字典。

3.2 breeding_observation（通用观测，P0）

采用显式可空外键（tree_id / plot_id / combination_id），不采用 (unit_type, unit_id) 多态——多态会破坏引用完整性、无法真正联表、且令现有 _build_conditions 数据权限注入（依赖已知 FK 列）失效。三者至多一个非空。

字段 类型 约束 说明
id int PK
tree_id int FK→breeding_tree 可空 观测单元=单株
plot_id int FK→breeding_plot 可空 观测单元=小区
combination_id int FK→breeding_cross_combination 可空 观测单元=杂交组合（如组合级表型）
trait_id int FK→breeding_trait NOT NULL 测了哪个性状
value_numeric numeric(12,4) data_type=numeric 时
value_text varchar(512) categorical / boolean 存此
value_date date data_type=date 时
obs_year int 观测年份（MET 聚合键）
obs_date date 具体日期
site_id int FK→breeding_site 观测地点（冗余便于聚合；亦可由 tree→plot→site 推导）
person_id int FK→breeding_personnel 观测人
trial_study_id int FK→breeding_trial_study 可空 区分「试验观测」vs「果园日常观测」；试验观测可参与 BLUP
status varchar(16) default "draft" v1.4：数据质量态 draft(草稿)/validated(已校验)；批量导入/多人观测下隔离脏数据，统计前按 validated 筛选
remark varchar(512)

索引：(trait_id, obs_year)、(tree_id)、(plot_id)、(combination_id)、(trial_study_id)。 语义：物候期时序观测 + is_core=false 的扩展性状走这张表；核心性状仍走 tree_evaluation 固定列（见 §4/§8.4）。统计层经「统一性状值视图」把两者归一（§4 末尾）。

3.3 breeding_field_operation（农事操作，P0）

同样改显式 FK（tree_id / plot_id），弃 (unit_type, unit_id) 多态，理由同 §3.2。

字段 类型 约束 说明
id int PK
op_type varchar(32) NOT NULL 施肥/灌溉/植保/除草/修剪/病害防治/其他
tree_id int FK→breeding_tree 可空 作用对象=单株
plot_id int FK→breeding_plot 可空 作用对象=小区
op_date date NOT NULL 操作日期
material varchar(128) 药剂/肥料名
dosage varchar(64) 用量
method varchar(128) 方式（叶面/根施…）
operator_id int FK→breeding_personnel 操作人
site_id int FK→breeding_site 定位
remark varchar(512)
索引：(tree_id)、(plot_id)、(op_date)。
BrAPI 映射修正：field_operation 不映射为 /events（BrAPI 无顶层 Event）；改为映射到 /observations（带 op_type），或自定义只读端点（见 §8.2-C）。

3.4 breeding_trial + breeding_trial_study（多年多点试验，P1）

breeding_trial

字段 类型 说明
id int PK
trial_code varchar(64) UNIQUE 试验编号
trial_name varchar(128) NOT NULL
target_id int FK→breeding_breeding_target 关联育种目标
design_type varchar(32) 取值见 §9（rcbd/augmented/contrast/split_plot/unreplicated）
description varchar(512)
years varchar(64) 跨年计划，如 2026-2028
remark varchar(512)

breeding_trial_study（Trial×Location×Year）

字段 类型 说明
id int PK
trial_id int FK→breeding_trial
site_id int FK→breeding_site 试验点
year int 年份
replicate_count int 重复次数（原 replicate）
block_count int 区组数（v1.3 补）；与 tree.block_no 对应，是 BLUP 的 block 随机效应来源
design_type varchar(32) 取值见 §9.4（便于 study 级覆盖 trial 默认设计）
control_germplasm_id int FK→breeding_germplasm 对照品种
layout_json jsonb 田间种植图（小区排布坐标）
remark varchar(512)

试验隶属链路（v1.3 彻底补全，原稿断裂）：观测单元（tree）经两条显式 FK 挂到试验——

  • breeding_planting.trial_study_id（定植时把这批树挂到某 trial_study，运营钩子）
  • breeding_tree.trial_study_id（从 planting 同步，BLUP 直接消费）+ breeding_tree.block_no（该树所属区组/重复）
  • breeding_plot.block_no（小区级试验时；tree 未填 block_no 则继承 plot）

这样任意 tree_evaluation/observation 记录 → tree → trial_study(environment=site×year) + block_no → 混合模型 y = genotype + block + environment + G×E 的 block 项不再缺失。布局图由前端可视化 + 轻量排布算法生成。

breeding_trial_study_entry（试验 entry 清单，v1.4 补，对标 BrAPI Study 的 entry / ObservationUnit）

字段 类型 说明
id int PK
trial_study_id int FK→breeding_trial_study 所属试验
germplasm_id int FK→breeding_germplasm 参试无性系/品系（entry 的种质）
entry_number int entry 编号（该 study 内唯一；BrAPI entryNumber，BLUP 设计矩阵聚合键）
planned_reps int 计划重复/区组数
n_plants int 计划株数
is_control bool 是否对照 entry
remark varchar(512)

为何需要 entry 抽象（v1.4）：v1.3 让 tree 直接带 germplasm_id + trial_study_id + block_no，假设一株=一个观测单元。但一个无性系在某 study 内常重复多株/多区组，且需"entry 编号"聚合设计效应。BrAPI 的 ObservationUnit = germplasm × entryNumber × replicate × blockNumber × position，本表即此 entry 层；tree 通过 entry_id（或冗余 germplasm_id）挂回，统计层按 entry_number 聚合后再估 genotype 效应。

⚠ 单写点纪律（v1.5 强化）：tree.trial_study_id / tree.block_no / tree.entry_id 均派生自 planting（定植时 planting 一次性写入 trial_study_id / block_no / entry_id，tree 创建时由 service 从所属 planting 复制并锁定；后续修改只能改 planting 并级联同步 tree）。严禁两处各自手填，否则 BLUP 输入静默错配。

  • tree.trial_study_id 仅记「定植所属 study」（来自 planting 的单次定植），多年生树跨年/跨点观测不改 tree 自身，而是落到 observation.trial_study_id + obs_year（观测级表达），统计按 observation 的 study 聚合，tree 只是观测单元。
  • 两类 tree 区分（v1.5）：planting.entry_id 非空 ⇒ 这是参试无性系批次，定植时 germplasm_id 必须等于 trial_study_entry.germplasm_id（入试即定，禁待晋升）；planting.entry_id 为空 ⇒ 杂种实生苗批次，germplasm_id 待晋升流程写入（晋级纪律管）。单写点 + entry 有无即可区分两类 tree，无需新增类型字段。
  • 写树校验：tree.trial_study_id = planting.trial_study_id、tree.entry_id = planting.entry_id、tree.germplasm_id 与 entry 一致性按上述规则。

3.5 breeding_group + breeding_group_member（分组/标签，P1）

breeding_group

字段 类型 说明
id int PK
group_name varchar(128) NOT NULL
group_type varchar(32) 取值见 §9（project/family/category/temporary_set/custom）
target_id int FK 关联育种目标（可选）
description varchar(512)

breeding_group_member

字段 类型 说明
id int PK
group_id int FK→breeding_group
germplasm_id int FK→breeding_germplasm 成员种质
tree_id int FK→breeding_tree 或成员单株
note varchar(256)

group_type 取值已定（§9）：project(育种项目) / family(家系·杂交组合群) / category(种质类别群) / temporary_set(临时选系集) / custom(自定义)。为避免与 target(育种目标) 语义重叠，不设 objective 维度。 family / category 冗余消减（v1.3）：group_type=family 本质是"某 cross_combination 的后代集合"，可由 tree.combination_id 动态推导，不必存静态成员 → 建议 family 做成虚拟分组（查询），不在 group_member 落成员；group_type=category（油桃/蟠桃/观赏桃）与 germplasm.variety_type 字典重叠，直接复用 variety_type，不在 group 里另起炉灶。故 group_member 主要服务于 project/temporary_set/custom 三类。

3.6 breeding_report（统计报表配置，P2）

字段 类型 说明
id int PK
report_name varchar(128) NOT NULL 报表名
report_type varchar(32) 育种进度/世代汇总/杂交组合统计/材料库存/MET分析
query_json jsonb 报表查询参数（保存配置，便于复用）
created_by varchar(64)

配套：只读聚合端点（不建大表）：

  • GET /breeding/statistics/progress 育种进度
  • GET /breeding/statistics/generation-summary 世代汇总
  • GET /breeding/statistics/cross-stats 杂交组合统计
  • GET /breeding/statistics/inventory 材料库存
  • GET /breeding/statistics/met 多年多点分析（钩子，V1.1 R 引擎）

3.7 分子基因型层（V2.0，地基先建）

breeding_marker（标记/位点）

字段 类型 说明
id int PK
marker_name varchar(64) UNIQUE 如 SNP_Chr01_123456
chromosome varchar(16) 染色体
position int 物理位置
marker_type varchar(16) SSR / SNP / InDel
panel varchar(32) v1.4：所属标记面板/芯片版本（如 PeachSNP170K / GBSv1），用于区分不同基因组集、GS 时需一致
remark varchar(512)

breeding_genotyping_dataset（基因分型数据集，v1.4 补，GS 训练/预测群体分组）

字段 类型 说明
id int PK
dataset_name varchar(128) NOT NULL 如 "2026_Brix_GS_train"
platform varchar(32) GBS / PeachSNP170K / 测序
panel varchar(32) 与 marker.panel 对应
purpose varchar(16) train（训练群体）/ predict（预测群体）/ reference
run_date date 分型日期
lab varchar(128) 检测单位
remark varchar(512)

关联：genotype_sample.dataset_id FK→genotyping_dataset（标记某样品属于哪个分型集）。GS 训练时按 dataset(purpose=train) 取 sample→call 矩阵，避免每次手工挑样品。

breeding_genotype_sample（基因型样品）

字段 类型 说明
id int PK
dataset_id int FK→breeding_genotyping_dataset v1.4：所属分型数据集
source_type varchar(16) germplasm / tree
source_id int 来源 id
sample_type varchar(16) DNA / leaf
sample_date date
method varchar(64) 测序/芯片（GBS / PeachSNP170K）
lab varchar(128) 检测单位
remark varchar(512)

breeding_genotype_call（基因型调用）

字段 类型 说明
id int PK
sample_id int FK→breeding_genotype_sample
marker_id int FK→breeding_marker
allele varchar(32) 基因型编码（AA/AT/TT 或 0/1/2）
remark varchar(256)

索引：(sample_id, marker_id) 复合唯一。

3.8 breeding_propagation（克隆扩繁/苗圃，P1，已定纳入一期）

桃主繁殖方式为嫁接/芽接扩繁（非种子实生）。打通 入选株(tree) → 克隆种质(germplasm) → 扩繁批次(propagation) → 新定植树(tree) 闭环；现有 seedling/seed_treatment 仍管种子实生苗，二者互补。

breeding_propagation（扩繁批次）

字段 类型 说明
id int PK
batch_code varchar(64) UNIQUE 扩繁批次号
scion_source_type varchar(16) germplasm / tree（被扩繁的克隆来源）
scion_source_id int 来源 id（入选株或其对应种质）
produced_germplasm_id int FK→breeding_germplasm 本次扩繁产出的克隆种质（晋升链路，tree.germplasm_id 同源）
rootstock_id int FK→breeding_germplasm 砧木（is_rootstock=true 的种质）
method varchar(16) 嫁接/芽接/扦插
graft_date date 嫁接日期
nursery_site_id int FK→breeding_site 苗圃地点
operator_id int FK→breeding_personnel 操作人
scion_count int 接穗/芽数
grafted_count int 嫁接株数
survival_count int 成活株数（后续登记）
destination varchar(32) 出圃/定植/入库
remark varchar(512)

survival_count 与 grafted_count 可派生成活率；产出苗木经 planting（带 rootstock_id）成为新 tree，新 tree 的 germplasm_id = produced_germplasm_id，完成闭环。

3.9 breeding_environment_condition（环境因子，P1，G×E 地基）

多年多点分析的核心是 G×E 互作。无 site×year 的环境协变量（需冷量/积温/降水），BLUP 只能粗估。本表提供每个试验点每年的环境背景。

字段 类型 约束 说明
id int PK
site_id int FK→breeding_site NOT NULL 试验点
year int NOT NULL 年份
chilling_hours numeric(8,1) 需冷量（小时）
growing_degree_days numeric(8,1) 积温（GDD）
rainfall_mm numeric(8,1) 降水量
temp_avg numeric(6,1) 年均温
soil_moisture numeric(6,1) 土壤墒情（可选）
source varchar(32) 气象站/人工记录/遥感
remark varchar(512)

索引/唯一：(site_id, year) 唯一，确保每点每年一条。可复用 yz.sql 的"天气"字段做种子。

3.10 breeding_audit_log（审计日志，P1）

晋级审批、全程可追溯需"谁/何时/改了什么"轨迹，现有仅 updated_time 粒度不足。

字段 类型 说明
id int PK
entity_type varchar(32) 实体（tree/selection_result/cross_combination…）
entity_id int 实体 id
action varchar(32) create/update/delete/select/approve
field_name varchar(64) 变更字段（可空，批量时为 null）
old_value varchar(512) 旧值
new_value varchar(512) 新值
operator_id int FK→breeding_personnel 操作人
created_time 标准 时间戳

索引：(entity_type, entity_id)、(created_time)。建议作为现有 14 域的通用切面（在 Service 写操作时统一落审计），而非逐表加列。

3.11 breeding_selection_rule（选择阈值规则，P1，决策地基）

RosBREED 的 DNA-informed 选择靠指数阈值（如 Brix≥12 且单果重≥200g）自动 flagged。selection_result 只记晋级/淘汰，缺"标准"实体，决策支撑会退化为纯人工勾选。本表把"选择标准"显式建模。

字段 类型 约束 说明
id int PK
rule_name varchar(128) NOT NULL 规则名（如"鲜食品系晋级线"）
target_id int FK→breeding_breeding_target 适用育种目标（可选）
stage varchar(32) 适用选择阶段（§9.1，如 ap 复选）
conditions_json jsonb NOT NULL 阈值条件数组，如 [{"trait_code":"brix","op":">=","value":12},{"trait_code":"fruit_weight","op":">=","value":200}]
logic varchar(8) default "and" 多条件组合 and/or
action varchar(16) flag(标记)/select(自动晋级)/eliminate(自动淘汰)
priority int 规则优先级
enabled bool default true
remark varchar(512)

决策支撑（§5.4）：前端按规则对 tree_evaluation/观测值求布尔，自动 flag/晋级；规则与 trait 字典通过 trait_code 关联，新增性状自动可被规则引用。

3.12 breeding_prediction（GS 育种值，V2.0 占位规格）

与分子层（§3.7）同期。RosBREED 闭环：表型+基因型→训练模型→输出 EBV→指导下轮选配。此处先定表结构，分析引擎后置。

字段 类型 说明
id int PK
model_name varchar(128) 模型名（如"2026_Brix_GS"）
trait_id int FK→breeding_trait 预测的性状
method varchar(32) gBLUP/rrBLUP/GBLUP/Bayes
accuracy numeric(5,3) 模型精度（交叉验证）
train_n int 训练样本数
predict_date date 预测日期
note varchar(512)

明细 breeding_prediction_value（个体预测值）：prediction_id / germplasm_id 或 tree_id / predicted_value / reliability。

3.13 breeding_seed_lot（种子批·库存，P1，与 MET 一并建模）

v1.1/§8.3 曾把库存"延后"。v1.3 复审：MET 与选择强度都依赖 "种子→播种→定植→入选" 链，故把 seed_lot 作为批记录提前进一期（仍非完整事务性出入库台账，后者延后）。与 §3.4 的 trial_study 链路共同拼出完整育种流程。

字段 类型 约束 说明
id int PK
combination_id int FK→breeding_cross_combination NOT NULL 所属杂交组合
lot_code varchar(64) UNIQUE, NOT NULL 种子批号
harvest_year int 收获年份
seed_count int 收获粒数（选择强度源头）
germination_rate numeric(5,2) 发芽率 %（活力）
storage_type varchar(16) 种子库/离体/DNA
storage_location varchar(128) 存放位置
test_date date 活力检测日期
remark varchar(512)

链接（选择强度链）：

  • breeding_seedling.seed_lot_id FK→seed_lot（追溯幼苗来源批）
  • breeding_planting.seed_lot_id FK→seed_lot（可选；种子来源定植）

选择强度贯通：seed_lot.seed_count（获种数）→ COUNT(seedling WHERE seed_lot_id)（成苗）→ COUNT(tree WHERE planting.seed_lot_id)（定植数）→ COUNT(selection_result 入选)（入选数）→ 各级选择强度/选择率可算，且 "每组合在某试验点种了多少" 与 MET 的 trial_study 直接挂钩。

4. 现有模块字段调整（非新增模块）

模块 新增字段 说明
germplasm accession_no(varchar UNIQUE)、pedigree(varchar 系谱串)、stage(varchar 选择阶段)、generation(varchar 遗传世代,可空)、storage_type(varchar 田间/离体/种子/DNA)、is_rootstock(bool)、rootstock_id(int FK 自关联)、护照块(v1.4,FAO-MCPD): institute_code(varchar 保存单位)、country_origin(varchar 起源国)、collection_site(varchar 采集地)、acquisition_date(date 引种日期)、biological_status(varchar 生物状态:wild/landrace/breeding_line)、breeding_program(varchar 所属育种计划) 种质档案补全 + 桃特有维度 + 国际种质资源护照（Genesys/FAO 对齐）
cross_combination cross_type(varchar 杂交/自交/开放)、parent_combination_id(int 自链 FK)、reason(varchar 选配理由)、stage 系谱链 + 选配理由
pollination bagging_date(date 套袋)、emasculation_date(date 去雄)、female_tree_id(int FK→breeding_tree，可空)、male_tree_id(int FK→breeding_tree，可空)(v1.4,杂交圃父/母本树指定) 田间杂交登记补全 + 控制杂交父/母本树追溯（crossing block）
seedling seed_lot_id(int FK→breeding_seed_lot) 追溯幼苗来源批（选择强度链，§3.13）
planting rootstock_id(int FK→germplasm)、entry_id(int FK→breeding_trial_study_entry，可空，v1.5 单写点补 entry)、trial_study_id(int FK→breeding_trial_study，可空，单写点)、block_no(int，该批树所属区组，单写点)、seed_lot_id(int FK→breeding_seed_lot，可空) 砧木–接穗建模 + 试验隶属（MET 链路唯一写入口；entry_id 非空=参试无性系批次，germplasm_id 入试即定；为空=杂种实生苗批次，germplasm_id 待晋升） + 库存链接（seed_lot.used_count 派生剩余）
tree stage(varchar 选择阶段)、generation(varchar 遗传世代,冗余自 combination)、rootstock_id(int FK→germplasm)、germplasm_id(int FK→breeding_germplasm，由晋升流程写入禁手填；v1.5 明确：entry_id 非空时=germplasm_id 入试即定=entry.germplasm_id，entry_id 为空时待晋升)、entry_id(int FK→breeding_trial_study_entry，可空，v1.5 派生自 planting，区分两类 tree)、trial_study_id(int FK→breeding_trial_study，可空，v1.5 仅记「定植所属 study」，派生自 planting；跨年/跨点观测走 observation.trial_study_id+obs_year)、block_no(int，派生自 planting，BLUP block 效应来源) 阶段/世代标记 + 克隆晋升链路（4.x 全流程 + GS 拼接依赖）+ MET 观测单元归属（派生，单写点=planting；两类 tree 以 entry_id 有无区分）
site soil_type(varchar 土壤类型)、latitude(numeric 坐标)、longitude(numeric)、elevation(int 海拔)(v1.4，空间 BLUP/MIAPPE 环境描述) 试验地块补全 + 地理定位
selection_result 对齐 stage 晋级流转（建议加 from_stage/to_stage + approved_by）、rule_id(int FK→breeding_selection_rule，可空，v1.4，记录触发晋级的规则，决策闭环) 晋级审批流 + 选择决策溯源

tree_evaluation 定位（复审定稿：混合模型）：tree_evaluation 不是"原样保留"，而是按 yz.sql 的 pa_four 扩列为承载桃稳定高频 ~30–40 个核果实/农艺性状的固定列评分卡（一树一年一行），这是 90% 报表与 SQL 聚合的主路径；observation 仅作为扩展层承载物候期时序观测 + 字典中标记为 is_core=false 的新增/临时性状。详见 §8.4。原则修订：§0「性状与观测分离」对单作物程序过严，改为「核心性状固定列 + 扩展性状 EAV」。

统一性状值视图（v1.3 补，统计层关键）：tree_evaluation 列与 trait 字典无键关联（仅靠 trait.is_core 人脑约定，易漂移）。故在统计/GS 层定义统一性状值视图（DB 视图 v_trait_value 或 service），把"固定列(tree_evaluation 按 trait_code 拍平) + EAV(observation)"按 (unit, trait_code, obs_year) 归一为单一宽/长表，供 V1.1 BLUP 与 V3.0 决策消费。种子初始化时须同时把 pa_four 写入 trait(is_core=true) 与 tree_evaluation 列，新增核心性状走 migrate 扩列 + 同步字典。

5. 统计分析与决策地基（关键要求）

用户明确要求"统计分析与决策，需要基础能够支持"。数据模型须满足：

  1. 任意性状可聚合：统一性状值视图（§4 末尾）把固定列 + EAV 归一，使「按性状×年份×地点×阶段」切片聚合无需改表——这是 ABLUP/EBV 与选择指数的输入。
  2. MET 结构就绪（v1.3–v1.5 补全）：tree.trial_study_id（v1.5 仅记「定植所属 study」，派生自 planting）+ tree.block_no（区组随机效应）+ trial_study.block_count + trial_study_entry（entry_number 设计矩阵聚合键） + treatment（factor×level，v1.5 提进一期，支撑 split_plot 等因子效应） 提供完整试验设计维度；跨年/跨点观测经 observation.trial_study_id + obs_year 表达（树自身不跨 study）。site 经纬度/海拔支持 空间 BLUP（sommer 空间项）。V1.1 混合模型 y = genotype + block + treatment + environment + G×E(+空间) 各效应项齐备，可输出单株/EBV（EBV 估在 germplasm/clone 级）。
  3. 选择指数可计算：统一性状值视图(表型) + genotype_call(基因型) → 多维选择指数（RosBREED DNA-informed 思路），按 stage 分层筛选；selection_rule（§3.11）把阈值显式化，支持自动 flag/晋级。
  4. 选择强度可算（v1.3 补）：seed_lot.seed_count→成苗→定植→入选 四级计数贯通（§3.13），育种效率/选择压力可量化，且与 MET 的"每组合在某点种了多少"挂钩。
  5. 决策支撑：selection_result(晋级/淘汰) + stage 流转 + EBV 排名 + selection_rule 自动标记 → 前端决策视图（哪些株晋级/淘汰、依据 EBV 与哪条规则）。
  6. 溯源闭环：tree→combination→父/母本 germplasm + observation/field_operation/pollination 全 FK → 任意品系反向追溯（需求 7.1）。

6. 实施路线（建议）

阶段 内容
地基（先做） trait(含 ontology_uri) + observation(含 status) + 现有模块 stage/rootstock/accession_no/pedigree 字段；数据权限/options 沿用现有生成器
P0 field_operation
P1 trial(+study+study_entry,§3.4)、treatment(试验因子/处理,§3.14,v1.5 提进一期)、group(+member,§3.5)、propagation(克隆扩繁,§3.8)、seed_lot(种子批,§3.13,v1.5 增 used_count 派生剩余)、environment_condition(环境因子,§3.9)、audit_log(审计,§3.10)、selection_rule(选择阈值,§3.11)、site 坐标 + germplasm 护照块 + pollination 父/母本树 + selection_result.rule_id + planting.entry_id(v1.5) + tree 两类区分（§4 字段调整）
P2 statistics 聚合端点（含 selection_rule 驱动的自动 flag/晋级预览）
延后（v1.4 标记） experiment_factor（MIAPPE 受控试验因子，先用 field_operation 近似）、breeding_report 配置表（先用只读端点）、breeding_program 顶层（BrAPI Program，target 暂代）
批量表型导入（v1.3 补,规划） observation 是 EAV（性状×单元×值），主数据入口是成千上万条观测的批量进表（设备/ sheet 导出），与现有"一行一实体"行式导入机制不同，需单列导入通道（含 trait_code 校验、单位换算、单元解析 tree_id/plot_id）
字典类型扩展 breeding_dict.sql 增 breeding_stage/breeding_generation/breeding_group_type/breeding_design_type 四类（英码+中文），接入下拉与 Excel 导入翻译(DictLabelResolver)
V2.0 marker + genotype_sample + genotype_call（地基先建表，分析后置）+ prediction(§3.12)
V1.1 R 统计引擎接入统一性状值视图 + trial 做 BLUP/EBV
V3.0 AI 决策（Agno + DeepSeek）消费 EBV/选择指数
BrAPI 适配层 只读 /brapi/v2/* 端点（germplasm/crosses/trials/studies/observations/observationvariables/lists/samples/markers/calls/programs，field_operation 映射为 /observations(带 op_type) 而非 /events），对接 Breedbase/Flapjack/国际交换（§0 原则 7）

工程约定（生成器机制待拍板）：新模块用系统内置代码生成器（module_generator/gencode，DB-first，产物落 app/plugin/，自动建菜单）还是续用自定义 _gen_*.py（落 app/api/v1/module_breeding/，与现有 14 域一致）仍待用户定 A/B/C（见记忆「建表/生成器坑」）。无论哪条，改字段后跑 deploy.bat migrate（fix_breeding_columns.py）再重启后端。

7. 待确认项（收口）

以下为 v1.4 国际基准复审后剩余 minor 项，均不阻塞模块落地，实施时一并确认即可：

  1. trait 字典首批字段：建议直接以 yz.sql 的 pa_four ~40 字段为种子（真实桃性状），category 按 §3.1 划分；ontology_uri 可后续按 Crop Ontology 回填。本人建议采纳。
  2. 自由标签 tag 系统：§8.2-B 建议 group + tag 并行，tag 模型待定（可复用 group_member 思路或独立 tag 表）。
  3. prediction 纳入时点：breeding_prediction 留 V2.0（与分子层同期），规格已占位（§3.12）。
  4. 编号生成策略：accession_no/combination_code/tree_no/trial_code/lot_code/entry_number 统一自动编号服务实现方式。
  5. 生成器机制 A/B/C（关键待拍板）：内置 module_generator vs 续用 _gen_*.py vs 全迁 plugin（见 §6 工程约定与记忆）。
  6. 护照/本体字段落地粒度：FAO-MCPD 护照块与 ontology_uri 是否一期必填 or 可空后置（建议可空，引种时补）。

v1.4 已将三轮复审合理项全部落档：在 v1.3 基础上补 trial_study_entry+entry_number、site 经纬度海拔、observation.status、trait 本体引用、germplasm 护照块、genotyping_dataset+marker.panel、selection_result.rule_id、crossing block 父/母本树，并明确 tree.trial_study_id/block_no 为派生（单写点=planting） 防漂移。文档进入"国际基准对齐版"，待上述 minor 项（尤其 5 生成器机制）点头后即可实施。

8. 复审补充：遗漏与替代思路（2026-07-28 复审）

本节为第一稿（§0–§7）的批判性复审结论，针对"还有哪些遗漏 / 不同思路"自省。改变范围的项标注「待拍板」。

8.1 原稿遗漏的关键项

  1. generation（遗传世代）与 selection_stage（选择阶段）混为一谈：桃虽以无性选择为主，但回交转育（BC1/BC2）、自交分离（F2）仍是真实遗传世代，与"选到第几轮"是两回事。建议拆字段：generation（F1/BC1/BC2…，跟 cross_type 联动）+ selection_stage（实生苗/初选株/复选株/品系/区试/新品种）。
  2. 缺"树→种质"晋升链路（克隆生命周期）：入选株应晋升为 clone/accession（germplasm）被命名扩繁。需 tree.germplasm_id，否则基因型（测在 germplasm）与表型（测在 tree）无法在 GS 中拼接。
  3. 原清单 1.4「按团队权限隔离」→ 不建 team 模块（已决策）：用户判定 team 仅用于数据隔离、当前不需要。故不新增 team 模块、不加 owner_team 字段；数据权限维持现有 RBAC + _build_conditions 按 created_id 过滤即可。若未来确有跨团队隔离需求，再单独立项。
  4. "材料库存"被弱化成纯报表：库存是事务性的（种子批/ lot、在圃株数、离体/DNA 管数、活力）。应加 germplasm_stock/seed_lot 表（数量、批次、位置、活力、出入库），报表只是视图。【待拍板】
  5. 缺环境/气象数据（G×E 统计地基）：多年多点分析核心是基因型×环境互作，无环境协变量（site×year 的需冷量/积温/降雨）BLUP 只能粗估。建议加 environment_condition（site×year），可复用 yz.sql 的"天气"字段。
  6. 分子层缺"预测模型"表（GS 反馈环断裂）：RosBREED 是闭环（表型+基因型→训练模型→输出 EBV→指导下轮选配）。需 breeding_prediction（模型/性状/精度 accuracy/预测日期/被预测个体）。
  7. 克隆繁殖/苗圃 → 已定纳入一期（§3.8）：现有 seedling/seed_treatment 仅种子实生苗；桃入选后主要靠嫁接/芽接扩繁，补 breeding_propagation（接穗来源→成活→出圃），打通 入选株→克隆种质→扩繁→新定植树 闭环。
  8. 统一修改日志/审计缺失：晋级审批、全程可追溯需"谁/何时/改了什么"轨迹，现有仅 updated_time。建议轻量 breeding_audit_log（或接系统操作日志）。
  9. 小遗漏：tree_photo 应可关联 observation（某次测量的果实照片，为 CV/AI 预留）；observation 应可挂 trial_study_id（区分试验观测 vs 果园日常观测）；编号生成策略未定义（accession_no/combination_code/tree_no/trial_code 需统一自动编号服务）。

8.2 替代思路与推荐

  • A. EAV 纯通用 vs 混合固定列 → 推荐混合固定列（详 §8.4）。理由：桃果实质性状稳定且高频（yz.sql 已验证 40 固定字段沿用多年）、报表是核心需求（固定列 SQL 聚合极快）、现有 tree_evaluation 已在工作——纯 EAV 会牺牲报表性能并浪费已建代码。
  • B. 分组 vs 标签 → 建议并行：group（正式项目组/品系群）+ 自由 tag（多对多，如"抗褐腐""高Brix""区试备选"）。
  • C. 直接对齐 BrAPI API → 已采纳（见 §0 原则 7）：不仅"铺路"，而是正式承诺实现 BrAPI 兼容只读适配层。建议首批暴露端点（映射我们的模块）：
    • /brapi/v2/germplasm、/brapi/v2/germplasm/{id}/pedigree ← germplasm + cross_combination 系谱链
    • /brapi/v2/programs ← target；/brapi/v2/crosses ← cross_combination
    • /brapi/v2/trials、/brapi/v2/studies ← trial / trial_study
    • /brapi/v2/observationvariables ← trait；/brapi/v2/observations ← observation
    • /brapi/v2/lists ← group；/brapi/v2/observations(带 op_type) ← field_operation（注：BrAPI 无顶层 Event，不映射 /events）
    • /brapi/v2/samples、/brapi/v2/markers、/brapi/v2/calls ← 分子层
    • 适配层为只读适配器（读我们现有表，映射成 BrAPI JSON），不重复实现写操作；UI 仍走 /breeding/*。
  • D. MIAPPE 合规 → 已采纳（见 §0 原则 8）：Investigation=target、Study=trial_study、ObservationUnit=tree/plot、Variable=trait 对齐；作为数据导出/共享到国际仓储时的一致性检查基线。

8.3 复审后模块清单（原 21 模块基础上）

  • 新增（一期）：environment_condition（site×year 环境因子，G×E 统计地基，§3.9）、propagation（克隆扩繁/苗圃，§3.8）、breeding_audit_log（审计，§3.10）、breeding_selection_rule（选择阈值，§3.11）、breeding_seed_lot（种子批/库存链，§3.13，v1.3 从延后提前进一期与 MET 一并建模）；breeding_prediction（GS 模型/育种值，V2.0 与分子层同期，§3.12）；breeding_trial_study_entry（试验 entry 清单，v1.4，MET 设计矩阵）；breeding_genotyping_dataset（分型数据集，v1.4，GS 训练群体）。
  • 字段强化（v1.4）：trait.ontology_uri（Crop Ontology 对接）；observation.status（数据质量）；site 经纬度/海拔（空间 BLUP）；germplasm 护照块（FAO-MCPD）；pollination 父/母本树（crossing block）；selection_result.rule_id（决策闭环）；tree.entry_id（entry 聚合）；marker.panel（芯片版本）；genotype_sample.dataset_id。
  • 不建：team 模块（用户判定仅用于数据隔离、不需要，保留 RBAC + created_id 过滤即可）。
  • 仍延后（v1.4 标记）：完整事务性出入库台账（germplasm_stock 等，seed_lot 已精简进一期）；experiment_factor（MIAPPE 受控试验因子，先用 field_operation 近似）；breeding_report 配置表（先用只读端点）；breeding_program 顶层（BrAPI Program，target 暂代）。
  • 字段细化：tree.germplasm_id + generation；tree.trial_study_id + block_no（派生自 planting，单写点纪律，v1.4）；planting.trial_study_id + block_no + seed_lot_id；observation.trial_study_id + 显式 FK（v1.3）；tree_photo.observation_id；统一编号生成服务。
  • 物候期仍走 observation（时序，非固定列）；系谱树仍靠 cross_combination.parent_combination_id 自链 + 前端树图。

8.4 EAV 决策详述（对应 §4 tree_evaluation）

结论：混合固定列（Hybrid）。

  • 固定列层 = tree_evaluation：承载桃稳定高频的 ~30–40 个核心果实质/农艺性状（单果重、果形、果核、可溶性固形物、成熟期、离粘核、风味、硬度…，源自 yz.sql pa_four）。一树一年一行，表单/报表直读，SQL 聚合无需 pivot。
  • EAV 扩展层 = observation：仅承载①物候期时序观测（萌芽/开花/坐果/成熟，一树多期，天然时序）②trait 字典中 is_core=false 的新增/临时性状。
  • 防双源规则：trait.is_core 标志——核心性状只存固定列，非核心只存 observation，禁止同一性状两处重复记录。
  • 对统计引擎（V1.1）：读取两者——核心性状走固定列、扩展性状走 observation，统计层归一化后做 BLUP/EBV。
  • 对 GS/决策：表型来自固定列 + observation，基因型来自 genotype_call，经 tree.germplasm_id 桥接，由 breeding_prediction 输出育种值。
  • 代价：新增核心性状需改表（但低频，且走 migrate 脚本已固化）；换来报表性能与已建代码保留。对本单作物程序，此代价可接受。

8.5 二次复审（v1.3，2026-07-28）— §8 遗留项处置

针对 §8.1–§8.3 的遗留与本人深度复盘，本轮一次性落档，要点：

# 议题（源自 §8 / 复盘） v1.3 处置
1 MET 链路断裂（最致命） 彻底补全：trial_study.block_count + planting.trial_study_id + tree.trial_study_id/block_no + plot.block_no（§3.4/§4）。block 随机效应不再缺失，混合模型可估
2 库存与选择强度 seed_lot 从"延后"提前进一期（§3.13），与 MET 拼出 seed_lot→seedling→planting→tree→trial_study 选择强度链；完整 ledger 仍延后
3 §0 原则1 与混合模型自相矛盾 已修订 §0 原则1 措辞，与 §4/§8.4 一致（字典一处定义、值可固定可扩展）
4 observation/field_operation 多态反模式 改显式可空 FK（tree_id/plot_id/combination_id），保引用完整 + 数据权限 _build_conditions 可用（§3.2/§3.3）
5 三模块只有名字无规格 已补 environment_condition(§3.9)、audit_log(§3.10)、prediction(§3.12)；并额外补 selection_rule(§3.11)
6 tree_evaluation "保留"误述 改为"按 pa_four 扩 ~40 列"，并补统一性状值视图消除 trait↔固定列双源漂移（§4）
7 选择阈值规则缺失 新增 breeding_selection_rule（§3.11），决策支撑可自动化
8 批量表型导入未规划 已单列规划（§6），EAV 主数据入口区别于行式导入
9 tree_photo.observation_id 未落地 已纳入 §4 字段调整（todo 与正文对齐）
10 group family/category 冗余 family 改虚拟分组（由 combination_id 推导）、category 复用 variety_type（§3.5）
11 BrAPI /events 不标准 field_operation 改映射 /observations(op_type)（§3.3/§8.2-C）
12 文档计数过期 §2 改为显式清单，不再钉"21"
13 生成器机制 标注为待拍板 A/B/C（§6 工程约定），不再默认续用 _gen_*.py

本轮为纯文档定稿，未触碰任何代码。待用户就 §7 minor 项（尤其生成器 A/B/C）确认后即可实施。

8.6 三轮复审（v1.4，2026-07-28）— 国际基准（BrAPI/Breedbase/RosBREED/MIAPPE/Crop Ontology/FAO-MCPD/Genesys）

对照国际先进做法再扫一遍，把"正经育种程序该有、v1.3 仍缺"的落档：

# 议题（国际基准） v1.4 处置
1 缺试验 entry 清单 / entry_number（BrAPI ObservationUnit = germplasm×entryNumber×rep×block） 新增 breeding_trial_study_entry（§3.4），tree.entry_id 挂回，BLUP 设计矩阵按 entry 聚合
2 缺 site 地理坐标（空间 BLUP / MIAPPE 环境 / 积温插值） site 补 latitude/longitude/elevation（§4）
3 缺观测校验态（Breedbase 数据质量） observation.status（draft/validated）（§3.2），统计前按 validated 筛
4 trait 缺本体引用（Crop Ontology / MIAPPE 受控词表） trait.ontology_uri（§3.1）；注明 method/scale 内联简化、BrAPI 适配层拆分三元组
5 tree↔planting 双写漂移风险（v1.3 隐患） 明确单写点=planting，tree.trial_study_id/block_no 为派生，service 写树校验一致（§3.4 注）
6 germplasm 缺护照描述符（FAO-MCPD / Genesys） germplasm 补 institute_code/country_origin/collection_site/acquisition_date/biological_status/breeding_program（§4）
7 缺 genotyping_dataset（GS 训练群体分组） 新增 breeding_genotyping_dataset（§3.7），genotype_sample.dataset_id、marker.panel（芯片版本）
8 selection_result 未关联规则（RosBREED 决策闭环） selection_result.rule_id（§4）
9 缺 crossing block 父/母本树（桃控制杂交） pollination.female_tree_id/male_tree_id（§4）
10 受控试验因子未结构化（MIAPPE ExperimentalFactor） 标记延后，先用 field_operation 近似（§6）
11 breeding_report 配置表过早 标记延后，先用只读端点（§6）
12 target 映射 BrAPI Program 略偏 标记延后，target 暂代 Program，后续可加 breeding_program 顶层（§6）
13 tree.germplasm_id 多路径派生漂移 明确 germplasm_id 非空且由晋升流程写入、禁手填（§4）

本轮为纯文档定稿（v1.4），未触碰任何代码。文档进入"国际基准对齐版"，待 §7 minor（尤其生成器 A/B/C）确认后实施。

8.7 四轮复审（v1.5，2026-07-28）— 用户拍板的 v1.4 自洽修复

用户就第四轮复审（§8 末尾 16 点）拍板：只要合理全部采纳以下 5 点，并生成新版：

# 议题（v1.4 自洽/国际盲点） v1.5 处置
1 planting 单写点却无 entry，tree.entry_id 无法派生 planting 增 entry_id（§3.4/§4）；tree.entry_id/block_no/trial_study_id 全派生自 planting
2 多年生 tree 与单值 trial_study_id 冲突（跨年观测归属丢失） tree.trial_study_id 仅记「定植所属 study」；跨年/跨点观测改由 observation.trial_study_id + obs_year 表达，不引入中间表，保单写点纪律
3 试验树 germplasm_id 时序张力（入试即需已知 vs 晋升才写） 区分两类 tree：planting.entry_id 非空 ⇒ 参试无性系（germplasm_id 入试即定 = entry.germplasm_id）；为空 ⇒ 杂种实生苗（待晋升）。以 entry 有无区分，无需新类型字段
4 split_plot 设计已支持但 experiment_factor/treatment 延后 breeding_treatment(factor+level) 提进一期（§3.14），混合模型增 treatment 项，可估因子主效应与互作
5 seed_lot 非事务致「获种数」源头不可靠 seed_lot 增 used_count，派生 remaining = seed_count - used_count，选强链前段（获种→已用）可量化

本轮为纯文档定稿（v1.5），未触碰任何代码。文档进入「v1.5 自洽修复版」，待 §7 minor（尤其生成器 A/B/C）确认后实施。

9. 已决策取值汇总（v1.2，本人敲定）

下列枚举由本人依据 RosBREED 桃无性选育流水线 + 现有 14 域敲定（用户授权"你来定"）。全部作为 sys_dict 新增字典类型，落库英码、前端显中文，并接入 Excel 导入翻译（DictLabelResolver）。

9.1 breeding_stage（选择阶段）

code 中文 主要适用实体 说明
germplasm 种质资源 germplasm 基础材料/引入种
parent 亲本 germplasm 用于杂交的亲本
seedling 实生苗/群体植株 tree 杂交实生群体、未入选
sp 初选株 tree Single Plant，田间初选
ap 复选株 tree Advanced，跨年跨点复选
line 品系 germplasm 克隆扩繁、系统观察
regional_trial 区试品系 germplasm 区域试验
released 新品种/审定 germplasm 命名/登记/审定

tree 用 seedling/sp/ap；germplasm 用 germplasm/parent/line/regional_trial/released；selection_result 记录 from_stage→to_stage 晋级流转。

9.2 breeding_generation（遗传世代）

code 中文 说明
F1 杂交集 首次杂交产生的分离群体（桃主要选种群体）
F2 自交/互交分离世代 F1 自交或 F1×F1
BC1 回交 1 代 导入性状（如抗病）回交
BC2 回交 2 代
BC3 回交 3 代

引入种质/地方品种 generation 留空。权威存 cross_combination.generation（与 cross_type 联动：回交→BCn，自交→F2），tree/germplasm 冗余拷贝便于筛选。

9.3 breeding_group_type（分组维度）

code 中文 说明
project 育种项目 正式项目集合
family 家系/杂交组合群 同 cross_combination 的后代集合
category 种质类别群 油桃/蟠桃/观赏桃等类别
temporary_set 临时选系集 临时任务选系集
custom 自定义 用户自由定义

不设 objective 维度（与 target 育种目标语义重叠）。

9.4 breeding_design_type（试验设计）

code 中文 说明
rcbd 随机区组 高级 trial 常用，区组+重复+对照
augmented 增广设计 多品系少重复+对照重复，早期选种最适用
contrast 对比试验 少量材料与对照比较
split_plot 裂区设计 砧木×接穗等两因子
unreplicated 观察圃/简约 无重复，初步观察

9.5 propagation 纳入一期（§3.8）

打通 入选株(tree) → 克隆种质(germplasm) → 扩繁批次(propagation) → 新定植树(tree) 闭环。

9.6 字典落地

在 breeding_dict.sql 增补 breeding_stage/breeding_generation/breeding_group_type/breeding_design_type 四类（英码+中文），并接入对应 service 的 Excel 导入翻译（DictLabelResolver）与前端下拉。

定稿状态（v1.5，2026-07-28）：历经 v1.0→v1.2→v1.3→v1.4→v1.5 五轮（初稿 / 取值决策 / 二次复审 / 国际基准复审 / 自洽修复），文档进入"v1.5 自洽修复版"。所有模块、字段、枚举、互操作映射均已规格化。确认（尤其生成器 A/B/C）后据此实施，不先行编码。

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