Miclaus Kelci
Gerente de I+D de Análisis Avanzado
JMP Ciencias de la vida
Abstracto:
De los 7.300 millones de personas que habitan la Tierra, 3.000 millones sufren de desnutrición. Alimentar a nuestra creciente población es uno de los problemas más urgentes de nuestra generación. ¿Cómo podemos mejorar nuestros cultivos para obtener mayores rendimientos, mayor resistencia a las enfermedades y la capacidad de crecer en entornos más hostiles, a la vez que aumentamos el contenido de vitaminas? Las nuevas herramientas de predicción de JMP y JMP Genomics ayudan a los fitomejoradores a aprovechar la variabilidad genómica de las plantas para encontrar soluciones a estos complejos problemas de múltiples rasgos. En esta presentación, mostramos cómo JMP Genomics, una solución que combina JMP con SAS y extensas aplicaciones JSL personalizadas, crea modelos predictivos con marcadores genómicos para optimizar los resultados de los rasgos. El código de puntuación de los modelos se utiliza para realizar posibles cruces de plantas y evaluar simultáneamente los resultados previstos de múltiples rasgos. Los gráficos interactivos de JMP, que utilizan la selección de filas dominantes para seleccionar los puntos de frontera de Pareto, permiten a los fitomejoradores seleccionar posibles cruces de plantas para realizar en el campo, optimizando múltiples rasgos según la herencia genética. En esencia, con herramientas de predicción analítica y exploración interactiva, podemos ejecutar programas de fitomejoramiento plurianuales in silico en cuestión de horas. En las demostraciones se utilizarán datos de mejoramiento de maíz de la Empresa Brasileña de Investigación Agropecuaria (Embrapa).
