复杂基因组特性预测加速植物育种计划凯尔西米克劳斯
高级分析研发经理
JMP生命科学
抽象：
在这个地球上的73亿人中，有30亿人患有营养不良。 养活我们不断增长的人口是我们这一代人最苛刻的问题之一。 我们如何才能提高作物产量，提高抗病能力，在更恶劣的环境中生长，同时增加维生素含量？JMP和JMP基因组学中的新预测工具帮助育种者利用植物的基因组变异性来找到这些复杂的多性状问题的解决方案。 在本演示中，我们将展示JMP Genomics（一种将JMP与SAS和广泛的定制JSL应用相结合的解决方案）如何构建具有基因组标记的预测模型，以优化特征结果。 来自模型的评分代码用于进行潜在的植物杂交并同时评估多个性状的预测结果。 使用显性行选择来选择Pareto前沿点的交互式JMP图形允许育种者在基于遗传继承优化多个性状的领域中选择潜在的植物杂交。 基本上，通过分析预测工具和交互式探索，我们可以在几个小时内执行计算机多年育种计划。 巴西农业研究公司（Embrapa）的玉米育种数据将用于示范。
数据可视化JSL应用程序开发预测建模
