Niveau: Mittelstufe
Thomas Walk, DB-Manager für große Pflanzenzuchtpipelines, North Dakota State University
Ana Heilman Morales, DB-Managerin für große Pflanzenzuchtpipelines, North Dakota State University
Richard Horsley, Abteilungsleiter, Professor, North Dakota State University
JMP bietet eine Vielzahl nützlicher Werkzeuge, nicht nur für eigenständige Analysen, sondern auch für die Integration in bestehende Datenmanagement- und Analysesysteme. Im Laufe der Jahre wurden spezielle Datenmanagement- und Analysewerkzeuge für Pflanzenzüchter entwickelt, die zahlreiche Experimente mit Tausenden von experimentellen Zuchtlinien, die über viele Jahre an verschiedenen Standorten angebaut wurden, verwalten. Hier berichten wir über eine Reihe von JMP-Add-Ins, die entwickelt wurden, um eine MS SQL Server-Datenbank für die Pflanzenzucht abzufragen und die Rohdaten anschließend in gemischten Modellen zu analysieren, die in JMP oder ASReml, einem Spezialpaket für die Züchtungsforschung, erstellt wurden. In diesen Add-Ins wird jede Datenbankabfrage über eine neue SQL-Abfrage durchgeführt, wobei Benutzeroberflächenfelder zur Auswahl relevanter Suchparameter bereitgestellt werden. Die Ergebnisse können direkt in JMP einer gemischten Modellanalyse unterzogen oder einer spezialisierteren Analyse in ASReml unterzogen werden, das in diesem Fall über RunProgram aus JMP heraus gestartet wird. Während des Prozesses werden Tabellen aufgeteilt oder anderweitig verwaltet, um die Analyse zu beschleunigen und Datenbankaktualisierungen vorzubereiten. Die Ausgabe von ASReml wird über Parse XML in JMP-Tabellen eingelesen. Add-In-Komponenten werden in JSL-Funktionen aufgeteilt, um modulare Funktionalität in einem objektorientierten Design zu gewährleisten. Dank der Vielfalt verfügbarer Methoden, der Möglichkeit, Aufgaben in JSL und Add-Ins zu standardisieren und der einfachen Erstellung von Benutzeroberflächen ist JMP zu einem zentralen Bestandteil der Pflanzenzüchtungsforschung an der NDSU geworden. Wir hoffen, dass die in dieser Präsentation vorgestellten Funktionen anderen helfen, herauszufinden, wie JMP in ihren jeweiligen Situationen optimal eingesetzt werden kann.
