複雜基因組性狀預測加速植物育種計劃米克勞斯·凱爾西
高階分析研發經理
JMP 生命科學
抽象的：
地球上73億人口中，有30億人營養不良。養活不斷增長的人口是我們這一代面臨的最嚴峻問題之一。我們如何改良農作物，使其產量更高、抗病性更強、能夠在更惡劣的環境下生長，同時增加維生素含量？ JMP 和 JMP Genomics 中的新預測工具可幫助育種者利用植物基因組的變異性來找到這些複雜的多性狀問題的解決方案。在本次演示中，我們將展示 JMP Genomics（一種將 JMP 與 SAS 和大量自訂 JSL 應用程式結合的解決方案）如何使用基因組標記建立預測模型來優化性狀結果。來自模型的評分代碼用於進行潛在的植物雜交並同時評估多種性狀的預測結果。互動式 JMP 圖形使用主導行選擇來選擇帕累托前沿點，允許育種者選擇潛在的植物雜交品種，在田間進行，以根據遺傳優化多種性狀。本質上，借助分析預測工具和互動式探索，我們可以在數小時內執行電腦模擬多年育種計劃。巴西農業研究公司（Embrapa）的玉米育種資料將用於示範。
