植物育種プログラムを加速するための複雑なゲノム形質予測ケルチ・ミクラウス
アドバンストアナリティクスR&Dマネージャ
JMPライフサイエンス
抽象：
この地球上の73億人のうち、30億人が栄養失調に苦しんでいます。 私たちの増加する人口を養うことは私たちの世代の最も過酷な問題の一つです。 同時にビタミン含有量を増やすと同時に、どのようにして作物を改良してより高い収量、より良い耐病性、より過酷な環境で成長する能力を得ることができるでしょうか。JMPおよびJMP Genomicsの新しい予測ツールは、ブリーダーが植物のゲノムの多様性を利用してこれらの複雑な多形質問題の解決策を見つけるのに役立ちます。 このプレゼンテーションでは、JMPとSASおよび広範なカスタムJSLアプリケーションを組み合わせたソリューションであるJMP Genomicsが、形質転帰を最適化するためにゲノムマーカーを使用して予測モデルを構築する方法を説明します。 モデルから得点コードは潜在的な植物の交配を行い、同時に複数の形質の予測結果を評価するために使用されます。 優性な行選択を使用してパレートフロンティアポイントを選択する対話型JMPグラフィックスにより、ブリーダーは遺伝的遺伝に基づいて複数の形質を最適化する分野で作れる潜在的植物交雑を選択することができます。 本質的には、分析的予測ツールと対話型の探査により、我々はほんの数時間でin silicoの複数年にわたる繁殖計画を実行することができます。 ブラジル農業研究公社（Embrapa）からのトウモロコシ育種データがデモンストレーションに使用されます。
データの可視化JSLアプリケーション開発予測モデリング
