Nivel: intermedio
Thomas Walk, Gerente de DB del oleoducto de fitomejoramiento de plantas grandes, Universidad Estatal de Dakota del Norte
Ana Heilman Morales, Gerente de DB del oleoducto de mejoramiento de plantas grandes, Universidad Estatal de Dakota del Norte
Richard Horsley, Jefe de Departamento, Profesor, Universidad Estatal de Dakota del Norte
JMP proporciona una gran cantidad de herramientas que son útiles, no solo para el análisis independiente, sino también para la integración en los sistemas de análisis y gestión de datos existentes. A lo largo de los años, se han desarrollado herramientas especializadas de análisis y gestión de datos para los mejoradores de cultivos que gestionan numerosos experimentos con miles de líneas de mejora experimentales cultivadas en múltiples ubicaciones durante muchos años. Aquí, informamos sobre un conjunto de complementos JMP que se han desarrollado para consultar una base de datos MS SQL Server de fitomejoramiento, y luego analizar los datos en bruto en modelos mixtos creados en JMP o ASReml, un paquete especializado para la investigación de mejoramiento. En estos complementos, cada consulta de base de datos se realiza a través de una Nueva consulta SQL, con cuadros de interfaz de usuario proporcionados para seleccionar parámetros de búsqueda relevantes. Los resultados se pueden ejecutar a través de análisis de modelos mixtos directamente en JMP o sujetos a análisis más especializados en ASReml, que, en este caso, se inicia desde JMP a través de RunProgram. A lo largo del proceso, las tablas se dividen o se gestionan para acelerar el análisis y prepararse para las actualizaciones de la base de datos. La salida de ASReml se lee en tablas JMP a través de Parse XML. Los componentes adicionales se separan en funciones JSL para la funcionalidad modular en un diseño orientado a objetos. En general, debido a la gama de métodos disponibles, la capacidad de estandarizar tareas en JSL y complementos, y la facilidad de crear interfaces de usuario, JMP se ha convertido en una pieza central en la investigación de fitomejoramiento en NDSU. Esperamos que la funcionalidad demostrada en esta presentación ayude a otros a descubrir cómo JMP podría usarse mejor en sus situaciones.
