Vocero | Transcripción |
| Curt Hinrichs | Muy bien, Tom Walk, con Anna y Didier |
| con su póster en AG.Q.Hub. Tom, llévatelo. |
| Tom Walk | Muchas gracias, Curt, y gracias a la comunidad de JMP por invitarnos a esta presentación. Estamos muy contentos de estar aquí para mostrarle nuestro trabajo. |
| Hoy vamos a hablar sobre una herramienta que estamos construyendo en la Universidad Estatal de Dakota del Norte en el Departamento de Ciencias Vegetales llamada AG.Q.Hub. Es principalmente el trabajo de nuestro equipo, el equipo de gestión de la base de datos de fitomejoramiento, de mí mismo y |
| Anna y Didier |
| y Rich Horsley, presidente del departamento de ciencias de las plantas. |
| Y lo que hemos hecho es intentar ayudar a los fitomejoradores que han tenido este ciclo establecido desde hace mucho tiempo. Puedes imaginar que si quieres |
| mejorar los cultivos, va a ser un proceso largo. Si quieres hacerlo bien y de manera consistente, debes haber configurado muchos experimentos. No solo vas a |
| tenga suerte muy a menudo y elija la mejor cosecha. Entonces, lo que tienes que hacer es configurar muchos cruces |
| y muchas pruebas con miles de líneas inicialmente, y a partir de ellas, debes pasar por este ciclo de una década o más, y |
| elegir ... tomar decisiones cada año sobre cuáles eran las mejores líneas para avanzar. y esto es ... todo cambiaría con las condiciones ambientales, así que tenemos que conseguir la combinación correcta |
| de genes con el medio ambiente. Y tienes que tener los análisis y diseños experimentales correctos para hacer eso, por lo que esto se vuelve muy complicado para un |
| equipo de fitomejoramiento. Y es un proceso largo para hacer selecciones de variedades. Y lo que queremos hacer es facilitar cada año los procesos de selección. Sería bueno acortar todo este proceso, pero nuestro objetivo más inmediato es |
| para hacer el proceso más eficiente, las selecciones más eficientes en cada etapa. |
| Y lo que hemos hecho para eso es que estamos desarrollando esta herramienta AG.Q.Hub, y la usamos con nuestros programas de mejoramiento. Tenemos |
| 10 programas de mejoramiento dentro de las ciencias de las plantas en NDSU y más de 60 usuarios. Hemos incorporado también dos centros de extensión de investigación con más ensayos de variedades y sitios de campo. Y esto es ... esta lista está creciendo. |
| Estamos tratando de agregar más usuarios y probablemente agregaremos más centros de extensión de investigación. |
| Entonces, lo bueno de AG.Q.Hub y las razones por las que tenemos estos usuarios es porque tenemos la funcionalidad en AG.Q.Hub y le permite conectarse a la base de datos directamente y puede ver datos de décadas de experimentos. . Y una vez que lo tengas puedes hacer este análisis. |
| Puede ver diseños experimentales, puede ver el historial de sus variedades, puede ver distribuciones de datos para experimentos individuales, puede calcular blups |
| y hacer esos valores predichos. Y una vez que tenga esos valores predichos, puede obtenerlos cara a cara |
| comparaciones, y |
| si los tiene comparados ... una vez que tenga esos cara a cara, entonces podemos empezar a crear informes. |
| Y ahí es donde vamos a entrar, queremos poder hacer informes con datos de subconjuntos y crear tablas. |
| y las visualizaciones que lo hacen mucho más fácil para nuestros usuarios. Y todo esto se hará en cuestión de segundos, con unos pocos clics en AG.Q.Hub y ahorrará lo que hasta semanas atrás, cuando los usuarios usaban hojas de cálculo y libros de trabajo. |
| Entonces, solo para darle una idea de un flujo de trabajo en AG.Q.Hub, aquí hay un ciclo de generación de datos para informes. |
| Entonces, lo que los usuarios ingresarán en AG.Q.Hub, seleccionarán una base de datos que desean usar, y qué tipo de análisis o consulta desean tener, y la salida que desean tener. |
| Y una vez que ellos ... entonces harán clic en iniciar y luego de eso, se abrirá otra ventana que les pedirá los parámetros para las consultas, como los experimentos que desean consultar, los años, los |
| rasgos o tratamientos que quieren ver. Y después de seleccionar sus parámetros y hacer clic en Aceptar, los datos aparecerán en estas tablas de datos y las tablas de datos están en ... |
| dentro del complemento AG.Q.Hub, por lo que todas las tablas de datos se compilan muy bien dentro de estas pestañas aquí en AG.Q.Hub. Y luego, estas son algunas de las funciones más nuevas que tenemos |
| es que los usuarios pueden llenar ... pueden seleccionar las variedades que les interesan, y pueden ordenar, y pueden seleccionar, y luego pueden hacer algunos filtros, y luego pueden hacer estas tablas de variedades filtradas. |
| Y con estas tablas de variedades filtradas, pueden exportarlas a sus informes en Excel u otros documentos. |
| Y una vez que haya terminado con uno, puede comenzar de nuevo y pasar a otro conjunto de experimentos. Y haga clic en cancelar después de realizar todos los análisis que desee. |
| Todavía estamos trabajando en esto, es un trabajo en progreso y obtenemos muchas ideas geniales de nuestros usuarios. Que queremos hacer ... |
| siempre ... siempre estamos ampliando esto a más usuarios y centros de extensión de investigación. Eso ha sido útil para nosotros para construir esto. Mientras hacemos eso, buscamos compilar plantillas |
| y liberación ... de las tablas de liberación utilizadas por los programas. |
| Con eso podemos construir algún tipo de tablas de salida que faciliten a los usuarios la producción de tablas de cabeza a cabeza y tablas de versiones de variedad. |
| Y luego también nos gustaría hacerlo más fácil agregando visualizaciones para hacer comparaciones de variedades más rápidas. Y Anna tiene grandes ideas con eso, con su experiencia como fitomejoradora. |
| Finalmente, siempre hay ... siempre estamos buscando hacer la interfaz más dinámica con tal vez cambiar las opciones a medida que los usuarios hacen clic en las cosas. Y con eso, |
| esa es mi charla, pero me gustaría comenzar este video, este video corto para darte una idea ... darte una mejor idea de lo que hace AG.Q.Hub. |
| Y Curt, |
| gracias por esta oportunidad nuevamente. |
| Con eso, tengo una cosa más que estoy emocionado de mostrarte y voy a solicitar la pantalla para compartir. Quiero mostrarles a nuestros usuarios una cosa más, y estas son las novedades de AG.Q.Hub. |
| Esto es lo que nos emociona ... esta es la dirección en la que vamos. Lo que tenemos ... lo que tenemos aquí es una vez que los usuarios hacen sus selecciones y filtran y lo que quieren hacer tablas ... |
| las variedades con las que quieren hacer tablas, estamos creando cuadros de mando que se abren y pueden seleccionar entre sus variedades filtradas, para cuáles quieren que sean líneas de verificación. |
| Como, por ejemplo, queremos que estas variedades históricas sean nuestras líneas de verificación, y queremos comparar nuestras nuevas líneas de prueba con esas líneas de verificación. |
| Y vamos a seleccionar los diferentes tipos de rasgos que queremos ver, los rasgos que hemos visto en el campo versus los rasgos que medimos en un laboratorio o rasgos |
| como los rasgos de la enfermedad. Y luego hacemos clic en crear tablas y generará estas tablas. No voy a hacer eso ahora mismo para ahorrarte un poco de tiempo. |
| Pero lo que va a hacer son tablas de salida para cada uno de estos rasgos, |
| para cada una de estas variedades, y puede ver que todavía necesita algo de trabajo. Necesito poner los nombres de las variedades, pero todavía ... estamos trabajando en esto, pero estoy muy emocionado y quería mostrarles esto antes de terminar. |
| Y esa es la dirección en la que vamos y vamos a construir en este tablero para seguir creando estas tablas y generar resultados para nuestros usuarios para que puedan poner estos en los mejores formatos para Excel. |
| Pueden formatear en otras salidas a Excel y Word o lo que sea, y crear visualizaciones en las que podamos hacer comparaciones directas comparando cómo funcionan estas ... esta variedad con esta variedad. Así que estamos construyendo en estos paneles. Estamos muy emocionados por esto y |
| Estoy muy feliz de mostrar esto y compartirlo con la comunidad de JMP. Y antes de irme, quiero agradecer a todos los miembros de la Universidad Estatal de Dakota del Norte. |
| Anna, Didier, Rich y yo, y todos nuestros demás usuarios. |
| Muchas gracias. |
