Kelci Miclaus
Responsabile R & D di Analytics avanzato
JMP Life Sciences
Astratto:
Dei 7,3 miliardi di persone su questa terra, 3 miliardi soffrono di malnutrizione. Nutrire la nostra popolazione in crescita è uno dei problemi più impegnativi della nostra generazione. Come possiamo migliorare le nostre colture per avere rese più elevate, una migliore resistenza alle malattie, con capacità di crescere in ambienti più difficili e contemporaneamente aumentare il contenuto di vitamine? Nuovi strumenti di previsione in JMP e JMP Genomics aiutano gli allevatori a sfruttare la variabilità genomica delle piante per trovare soluzioni a questi complessi problemi multi-tratti. In questa presentazione mostriamo come JMP Genomics, una soluzione che combina JMP con SAS e ampie applicazioni JSL personalizzate, costruisce modelli predittivi con marcatori genomici per ottimizzare i risultati dei tratti. Il codice di valutazione dei modelli viene utilizzato per effettuare potenziali incroci di piante e valutare i risultati previsti di più tratti contemporaneamente. La grafica interattiva JMP che utilizza la selezione di righe dominanti per selezionare i punti di frontiera di Pareto consente agli allevatori di selezionare potenziali incroci di piante da realizzare nel campo che ottimizzano tratti multipli basati sull'eredità genetica. Essenzialmente, con gli strumenti di previsione analitica e l'esplorazione interattiva, possiamo eseguire programmi di allevamento pluriennali in silico nel giro di poche ore. I dati sull'allevamento del mais della Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) saranno utilizzati nelle dimostrazioni.
