Kelci Miclaus
Advanced Analytics R & D Manager
JMP Life Sciences
Abstrakt:
Von den 7,3 Milliarden Menschen auf dieser Erde leiden 3 Milliarden Menschen an Unterernährung. Die Ernährung unserer wachsenden Bevölkerung ist eines der anspruchsvollsten Probleme unserer Generation. Wie können wir unsere Kulturpflanzen verbessern, um höhere Erträge zu erzielen, eine bessere Krankheitsresistenz zu erreichen, in rauen Umgebungen wachsen zu können und gleichzeitig den Vitamingehalt zu erhöhen? Neue Prognosewerkzeuge in JMP und JMP Genomics helfen den Züchtern, die genomische Variabilität von Pflanzen zu nutzen, um Lösungen für diese komplexen Probleme mit mehreren Merkmalen zu finden. In dieser Präsentation zeigen wir, wie JMP Genomics, eine Lösung, die JMP mit SAS und umfangreiche benutzerdefinierte JSL-Anwendungen kombiniert, Vorhersagemodelle mit genomischen Markern erstellt, um die Ergebnisse von Merkmalen zu optimieren. Bewertungscode aus Modellen wird verwendet, um potenzielle Pflanzenkreuzungen zu treffen und vorhergesagte Ergebnisse mehrerer Merkmale gleichzeitig zu bewerten. Interaktive JMP-Grafiken mit dominanter Zeilenauswahl zur Auswahl von Pareto-Grenzpunkten ermöglichen es den Züchtern, potentielle Pflanzenkreuzungen auszuwählen, die auf dem Feld gemacht werden sollen, um mehrere Merkmale basierend auf genetischer Vererbung zu optimieren. Im Wesentlichen können wir mit analytischen Vorhersagewerkzeugen und interaktiver Erkundung mehrjährige Zuchtprogramme in Silico in wenigen Stunden durchführen. Maiszuchtdaten der Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) werden für Demonstrationen verwendet.
