a) Arquitectura de la plataforma Breedbase. Interfaz de usuario: para ofrecer una interfaz de usuario dinámica y altamente interactiva, se implementan varias bibliotecas de JavaScript, incluidas D3, JQuery y Bootstrap. Las API RESTful, incluida una implementación completa de BrAPI 2.0, manejan la comunicación entre el front-end y el back-end, lo que permite cálculos rápidos sin recargar el sitio web. HTML5 para visualización gráfica interactiva, que permite la reorganización instantánea de elementos visuales. El marco Bootstrap se utiliza para plantillas de páginas modernas y dinámicas. Capa de middleware: una pila de software Perl que incluye componentes Mason para conectarse a la interfaz de usuario, Catalyst, un marco de aplicación web, Moose, una biblioteca Perl orientada a objetos y DBIX::Class, un mapeador relacional de objetos para conectarse al código SQL. Además, se utilizan bibliotecas BrAPI. Finalmente, un programador de clústeres de trabajo, Slurm se implementa para asignar recursos del servidor y garantizar la escalabilidad. Capa de fuente de datos: Breedbase opera en una base de datos relacional usando Postgres. Postgres 12.0 ofrece soluciones de «Big data» que incluyen la ejecución de consultas en paralelo y el manejo optimizado de tipos de datos JSON binarios. Binary JSON (JSONB) es una estructura de datos simple diseñada para ser eficiente en el espacio de almacenamiento y la velocidad de escaneo. En Breedbase, JSONB se usa en varios tipos de datos, incluida la información genotípica (marcador). Además de la base de datos relacional, hay disponible un espacio de sistema de archivos estándar para archivos planos. Finalmente, otras bases de datos pueden comunicarse con una instancia de Breedbase para proporcionar un back-end adicional para los datos del marcador. [i.e. Genomic Open Source Informatic Initiative (GOBii)] o para intercambiar información sobre germoplasma, por ejemplo. b) Proceso de codesarrollo de la base de cría. Las interacciones entre usuarios y desarrolladores se promueven utilizando varios medios. Los usuarios tienen acceso en línea a la documentación (https://solgenomics.github.io/sgn/, consultado por última vez el 18/04/2022), tutoriales en video o capacitación en el sitio. Los objetivos de desarrollo de software se discuten extensamente entre desarrolladores, administradores de datos, criadores y otras partes interesadas apropiadas. El desarrollo ágil permite el lanzamiento de productos a corto plazo. Las mejoras sugeridas, los problemas y los errores descubiertos en Breedbase se envían y rastrean en el software público de seguimiento de problemas de GitHub (https://github.com/, consultado por última vez el 18/04/2022). El progreso del desarrollo de software se rastrea mediante un sistema de control de versiones y versiones de Docker. c) Cassavabase, una instancia de breedbase: descripción general del contenido de los datos. Cassavabase involucra programas de mejoramiento nacionales e internacionales (22) de varios países africanos y sudamericanos (15) y actualmente cuenta con 1.131 usuarios registrados. Cassavabase alberga varios tipos de datos, incluidos ensayos de genotipado de alta y baja densidad (35 000), puntos de datos fenotípicos basados en parcelas (cerca de 15 millones), imágenes de plantas y parcelas de ensayos (5107) y ubicaciones (435). Crédito: G3 Genes|Genomas|Genética (2022). DOI: 10.1093/g3journal/jkac078
Para ayudar a los fitomejoradores a acelerar la mejora de cultivos en todo el mundo, Lukas Mueller del Instituto Boyce Thompson trabajó con un equipo internacional de 57 personas para crear Breedbase, un software de base de datos que se describió en la edición de julio de G3 Genes|Genomas|Genética.
«En la era actual de crecimiento de la población y cambio climático, el fitomejoramiento debe ser más rápido para garantizar que los cultivos sobrevivan a nuevas plagas y patógenos que están expandiendo sus rangos, así como a patrones climáticos impredecibles», dijo Mueller.
El fitomejoramiento es el proceso mediante el cual las personas mejoran las características de las plantas, como aumentar el rendimiento o hacerlas resistentes a las enfermedades. Los criadores y agricultores tradicionalmente han hecho esto cruzando plantas que tienen rasgos deseables, como frutos más grandes y sabrosos. Pero el fitomejoramiento tradicional es un proceso largo y lento, que lleva generaciones para lograr resultados.
En la era de la genómica actual, el fitomejoramiento ha sufrido cambios drásticos. En un enfoque denominado «selección genómica», los mejoradores determinan las propiedades genómicas de las líneas de plantas y las correlacionan con los rasgos, lo que les permite predecir los rasgos en función de la información genómica. Los fitomejoradores toman decisiones basadas en estas predicciones mucho más rápido de lo que lo harían con el enfoque tradicional de cultivar y observar las plantas.
Sin embargo, los enfoques genómicos generan cantidades masivas de datos que pueden ser difíciles de administrar, especialmente para los programas de mejoramiento más pequeños en los países en desarrollo. Para ser de utilidad para los criadores e investigadores, los datos deben almacenarse en bases de datos especializadas con una organización, gestión de datos, control de calidad y análisis precisos.
Hasta ahora, los fitomejoradores y los investigadores solían recopilar datos de formas no estandarizadas utilizando hojas de cálculo, lo que dificultaba la organización, el intercambio y el análisis de datos entre ellos.
«Breedbase resuelve estos problemas mediante la creación de un lenguaje de datos común y un sistema gratuito de seguimiento de datos que cambiará la forma en que los fitomejoradores se comunican y archivan todos los datos importantes de mejoramiento», dice Nicolás Morales, estudiante de posgrado en el grupo de Mueller.
«La gestión y el análisis de datos claros y organizados son cruciales para el fitomejoramiento exitoso y eficiente. Para cultivar plantas que alimenten a las personas de una manera nutritiva y saludable, la gestión de datos de fitomejoramiento debe simplificarse, estandarizarse y ser accesible para todos los que lo necesiten. «, dice Mueller, quien también es profesor adjunto en la Escuela de Ciencias Vegetales Integrativas de la Universidad de Cornell.
Además de almacenar datos, Breedbase incluye algoritmos que un mejorador podría ejecutar, como predecir si una variedad de planta tiene un rasgo particular, como resistencia a enfermedades o alto rendimiento.
«Breedbase hace que las cosas complicadas sean fáciles. Es como una caja de herramientas gigante con todas las herramientas que necesita en un lugar central», dice Morales, quien es coautor del artículo con el exestudiante graduado de Mueller, Alex Ogbonna.
Un componente clave de Breedbase es la interfaz de programación de aplicaciones de reproducción (BrAPI), que estandariza la forma en que se recopilan los datos. Esta estandarización permite a los fitomejoradores intercambiar datos más fácilmente entre bases de datos dispares y herramientas de mejoramiento basadas en computadora. Por ejemplo, si una persona quiere recopilar datos en el campo y no tiene conexión a Internet, puede recopilar datos en una tableta usando una aplicación y luego descargar los datos a una base de datos cuando regrese a su computadora, usando una interfaz BrAPI detrás. las escenas.
Es importante destacar que todo está estandarizado, por lo que un agricultor que cultiva maíz en Iowa y otro agricultor que cultiva maíz en África podrán compartir fácilmente sus datos entre sí, acelerando los descubrimientos para mejorar las características de los cultivos.
«Empoderar a los fitomejoradores en los países en desarrollo permite que incluso los programas de mejoramiento más pequeños aprovechen la información genómica para hacer selecciones de mejoramiento y ayudar a alimentar al mundo», dice Mueller.
Breedbase se basa en Cassavabase, que Mueller Lab desarrolló con NextGen Cassava, un proyecto que llevó el mejoramiento de yuca al siguiente nivel en instituciones en África y utiliza herramientas de vanguardia para ofrecer variedades mejoradas de yuca de manera eficiente.
Además de la yuca, al menos 50 bases de datos de cultivos ya usan Breedbase, incluidos ñame, plátanos, batatas, arroz, tomates y zanahorias.
Los investigadores ayudan a informar sobre el mejoramiento de la yuca en todo el mundo
Nicolás Morales et al, Breedbase: un ecosistema digital para el fitomejoramiento moderno, G3 Genes|Genomas|Genética (2022). DOI: 10.1093/g3journal/jkac078
Yuca base: www.cassavabase.org/
Citación: Software Breedbase para ayudar a acelerar la mejora de cultivos (14 de octubre de 2022) consultado el 16 de octubre de 2022 en https://phys.org/news/2022-10-breedbase-software-crop.html
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