Vocero | Transcripción |
| Curt Hinrichs | Muy bien, Tom Walk, con Anna y Didier |
| con su cartel en AG.Q.Hub. Tom, llévatelo. |
| Tom camina | Muchas gracias, Curt, y gracias a la comunidad de JMP por invitarnos a esta presentación. Estamos muy contentos de estar aquí para mostrarles nuestro trabajo. |
| Hoy vamos a hablar de una herramienta que estamos desarrollando 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 y de |
| Ana y Didier |
| y Rich Horsley, director del departamento de ciencias vegetales. |
| Y lo que hemos hecho es intentar ayudar a los cultivadores de plantas que tienen este ciclo establecido desde hace mucho tiempo. Puedes imaginar que si quieres |
| Para mejorar los cultivos, se necesitará un proceso largo. Si quieres hacerlo bien y de manera consistente, tienes que haber realizado muchos experimentos. No vas a limitarte a |
| Ten suerte muy a menudo y elige la mejor cosecha. Así que lo que tienes que hacer es colocar muchos cruces. |
| y muchos ensayos con miles de líneas inicialmente, y a partir de ahí, hay que pasar por este ciclo de una década o más, y |
| Elige...toma decisiones cada año sobre cuáles son las mejores líneas para avanzar. Y esto es...todo cambiaría con las condiciones ambientales, así que tenemos que conseguir esa combinación correcta. |
| de los genes con el medio ambiente. Y para ello es necesario contar con los análisis y diseños experimentales adecuados, por lo que esto se vuelve muy complicado para un |
| El equipo de mejoramiento de plantas es un proceso largo para hacer cualquier selección de variedades. Lo que queremos hacer es facilitar el proceso de selección cada año. 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 lograrlo es desarrollar esta herramienta AG.Q.Hub y la usamos en nuestros programas de crianza. |
| 10 programas de mejoramiento dentro de las ciencias vegetales en NDSU y más de 60 usuarios. También hemos incorporado dos centros de extensión de investigación con más ensayos de variedades y sitios de campo. Y esta 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 que tenemos la funcionalidad de AG.Q.Hub y te permite conectarte a la base de datos directamente y puedes ver datos de décadas de experimentos. Y una vez que tienes eso, puedes hacer este análisis. |
| Puede ver diseños experimentales, puede ver los historiales 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 obtener esos valores cara a cara. |
| comparaciones, y |
| Si tienes esas comparaciones...una vez que tengas esos enfrentamientos directos, entonces podemos comenzar 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 hacen que sea mucho más fácil para nuestros usuarios. Y todo esto se hará en segundos, con unos pocos clics en AG.Q.Hub y está ahorrando semanas de tiempo en el pasado, cuando los usuarios usaban hojas de cálculo y libros de trabajo. |
| Sólo para darle una idea de un flujo de trabajo en AG.Q.Hub, aquí hay un ciclo de generación de datos para informes. |
| Entonces, los usuarios ingresarán a AG.Q.Hub y seleccionarán la base de datos que desean usar, el tipo de análisis o consulta que desean tener y el resultado que desean obtener. |
| Y una vez que... entonces harán clic en iniciar y luego de eso, se abrirá otra ventana que les solicitará los parámetros para las consultas, como los experimentos que desean consultar, los años, los |
| Rasgos o tratamientos que desean analizar. 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 correctamente dentro de estas pestañas aquí en AG.Q.Hub. Y luego, aquí están algunas de las características más nuevas que tenemos |
| es que los usuarios pueden completar... pueden seleccionar las variedades que les interesan, y pueden ordenar, y pueden seleccionar, y luego pueden hacer algunos filtros, y luego pueden crear 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 hayas terminado con uno, puedes empezar de nuevo y pasar a otro conjunto de experimentos. Y hacer clic en Cancelar después de realizar todos los análisis que desees. |
| Seguimos trabajando en esto, es un trabajo en progreso y recibimos muchas ideas geniales de nuestros usuarios. Lo que queremos hacer... |
| Siempre estamos ampliando esto a más usuarios y centros de extensión de investigación. Eso nos ha resultado útil para desarrollarlo. Mientras lo hacemos, buscamos compilar plantillas. |
| y liberación...de tablas de liberación utilizadas por los programas. |
| Con esto podemos construir algún tipo de tablas de salida que faciliten a los usuarios la producción de tablas comparativas y tablas de lanzamiento de variedades. |
| Además, nos gustaría facilitar las cosas añadiendo visualizaciones para hacer comparaciones de variedades más rápidas. Anna tiene algunas ideas geniales para eso, gracias a su experiencia como fitomejoradora. |
| Por último, siempre estamos buscando hacer que la interfaz sea más dinámica, tal vez con opciones cambiantes a medida que los usuarios hacen clic en las cosas. Y con eso, |
| Esa es mi charla, pero me gustaría comenzar este video, este breve video para darles una idea... darles una mejor idea de lo que hace AG.Q.Hub. |
| Y Curt, |
| Gracias por esta oportunidad nuevamente. |
| Con eso, tengo una cosa más que me entusiasma mostrarles y les voy a solicitar que compartan la pantalla. Quiero mostrarles a nuestros usuarios una cosa más, y estas son las novedades de AG.Q.Hub. |
| Esto es lo que nos entusiasma... esta es la dirección que estamos tomando. Lo que tenemos aquí es que una vez que los usuarios hacen sus selecciones y filtros y lo que quieren hacer en las tablas... |
| las variedades con las que quieren hacer tablas, estamos haciendo tableros que se abren y ellos pueden seleccionar entre sus variedades filtradas, para cuales quieren que sean líneas de chequeo. |
| Por ejemplo, queremos que estas variedades históricas sean nuestras líneas de control, y queremos comparar nuestras nuevas líneas de prueba con esas líneas de control. |
| Y vamos a seleccionar los diferentes tipos de rasgos que queremos observar, los rasgos que hemos visto en el campo versus los rasgos que medimos en un laboratorio o rasgos |
| como por ejemplo, los rasgos de las enfermedades. Y luego hacemos clic en crear tablas y se generarán estas tablas. No lo haré ahora para ahorrarte un poco de tiempo. |
| Pero lo que va a hacer es generar tablas para cada uno de estos rasgos, |
| para cada una de estas variedades, y como pueden ver, todavía se necesita algo de trabajo. Necesito poner los nombres de las variedades, pero aún... 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 desarrollar este tablero para seguir creando estas tablas y generar resultados para nuestros usuarios para que puedan usar estos mejores formatos para Excel. |
| Pueden dar formato a las salidas posteriores en Excel y Word o lo que sea, y crear visualizaciones donde podemos hacer comparaciones directas comparando cómo se comporta esta variedad con esta otra. Así que estamos desarrollando estos paneles. Estamos muy entusiasmados con esto y |
| Estoy muy feliz de mostrar esto y compartirlo con la comunidad de JMP. Y antes de irme, quiero agradecer a toda la Universidad Estatal de Dakota del Norte. |
| Anna, Didier, Rich y yo, y todos nuestros demás usuarios. |
| Muchas gracias. |
