Selección génica

Mejoramiento asistido por ADN para cultivos, acuacultura y ganadería

Le decimos dónde está su mejor material antes de que la temporada se lleve su presupuesto. Analizamos el ADN de su población y le entregamos un ranking del material con mayor potencial productivo, para que evalúe en campo, en estanque o en corral sólo lo que vale la pena evaluar.

El problema que resolvemos

Está pagando por evaluar material que iba a descartar

El mejoramiento genético es lento por una razón simple: hay que criar o cultivar el organismo para saber si sirve.

Un programa típico siembra o cría miles de individuos, espera un ciclo completo, mide, se queda con los mejores y repite. Después de varios años y de una inversión considerable en parcelas, estanques o corrales, obtiene material comercial. Y en el camino descartó el noventa por ciento de lo que evaluó. Está pagando por evaluar material que iba a descartar: ese es el costo real, y es enorme.

Equipo técnico de Satvalis y productores revisando una planta de agave en campo para seleccionar material

Cómo lo resolvemos

Si su organización tiene datos históricos que relacionen ADN con desempeño real, se puede construir un modelo que estime el potencial productivo de un individuo a partir de su ADN, sin esperar a verlo producir.

Con ese modelo, en lugar de sembrar cinco mil líneas para identificar las mejores, siembra las quinientas con mayor potencial estimado. El ciclo de mejoramiento se acorta y el costo de evaluación cae drásticamente.

Qué le ofrecemos y qué no

Trabajamos con poblaciones, no con individuos aislados

No le decimos «esta línea es la mejor». Le decimos, con un número medido y verificable, cuánto más material valioso contiene el grupo que le recomendamos frente a un grupo tomado al azar.

Antes de comprometer un proyecto completo medimos la exactitud del modelo con sus propios datos y se la reportamos con claridad. Si el número no alcanza un nivel útil, se lo decimos.

¿Para quién es este servicio?

  • Semilleras y programas de mejoramiento vegetal: maíz, sorgo, trigo, frijol, hortalizas.
  • Agave, berries, aguacate y café: programas de selección de material y de portainjertos.
  • Acuacultura: programas genéticos de camarón y peces, especialmente los que trabajan crecimiento y supervivencia a enfermedades.
  • Ganadería: programas de mejoramiento en bovinos, porcinos, ovinos y caprinos, con énfasis en razas y cruzas adaptadas al trópico.
  • Empresas de fermentación con colecciones grandes de cepas que necesitan priorizar cuáles evaluar.
  • Organizaciones que ya llevan varios años registrando datos productivos y quieren empezar a sacarles provecho.

El proceso

Del diagnóstico de sus datos al ranking que se lleva al campo, al estanque o al corral.

01

Diagnóstico de viabilidad de datos

Revisamos qué tiene, qué le falta y si su información permite construir un modelo confiable. Se contrata por separado y es el filtro que evita que invierta en un proyecto que no iba a funcionar.

02

Prueba con su propia historia

Entrenamos el modelo únicamente con información anterior a un ciclo que usted ya terminó, y le pedimos que prediga ese ciclo. Después comparamos la predicción contra lo que realmente ocurrió.

03

Construcción del modelo

Con su visto bueno, desarrollamos el modelo definitivo y medimos su exactitud.

04

Entrega del ranking

Le entregamos su material ordenado por potencial estimado, listo para tomar decisiones de siembra, cruza o selección.

05

Capacitación y acompañamiento

Trabajamos con su equipo técnico para que sepa usar e interpretar el ranking.

06

Actualización anual

El modelo mejora cada ciclo, con los datos nuevos que usted genera.

Qué recibe

Un entregable operativo y el conocimiento sobre su población que lo sostiene.

Ranking de su material

Ordenado por potencial productivo estimado: el entregable operativo, el que se lleva al campo.

Informe de exactitud del modelo

Con la validación hecha sobre sus propios datos.

Regiones del genoma asociadas

Identificación de las regiones ligadas a los rasgos que le interesan, útiles para desarrollar marcadores propios más adelante.

Estructura genética de su población

Qué diversidad tiene, qué subgrupos existen y dónde hay riesgo de consanguinidad.

Informe ejecutivo y sesión de trabajo

Con su equipo técnico, para revisar juntos los resultados y qué decisiones habilitan.

En acuacultura, parentesco por ADN

Reconstrucción de parentesco que permite criar todas las familias en un mismo estanque en lugar de separarlas: ahorra infraestructura y elimina el sesgo de tanque.

Lo que necesitamos de usted

Cuatro requisitos y la razón de cada uno.

Información genética de su población

Los genotipos son la base del modelo. Si aún no los tiene, le orientamos sobre qué pedir y a quién.

Al menos 300 individuos; idealmente entre 500 y 1,500

Con poblaciones pequeñas el modelo no alcanza exactitud útil y preferimos no tomar el proyecto.

Registros productivos de calidad

Rendimiento, peso, supervivencia u otros rasgos, medidos con criterio consistente entre ciclos.

Correspondencia entre individuos y registros

Que cada dato productivo pueda asociarse sin ambigüedad al individuo correcto.

Si no está seguro de cumplir estos requisitos, empiece por el Diagnóstico de viabilidad de datos. Es corto, económico, y le da claridad sobre su propia información aunque decida no continuar.

Tiempo de entrega

El proyecto avanza por etapas, y cada una se decide con la anterior ya en la mano.

Etapa 01

Diagnóstico de viabilidad de datos

1 semana

Etapa 02

Prueba con su propia historia

3 a 4 semanas

Etapa 03

Proyecto completo

2 a 4 meses

Qué gana su empresa

Menos material evaluado

En campo, estanque o corral, con el ahorro directo que eso representa.

Ciclos de mejoramiento más cortos

Y, por lo tanto, material comercial disponible antes.

Decisiones sobre rasgos difíciles de medir

Como supervivencia a enfermedades, eficiencia alimenticia o calidad de producto final.

Un activo que mejora con el tiempo

Cada ciclo aporta datos nuevos que hacen más preciso el modelo.

¿Lleva años registrando datos productivos?

Empecemos por revisar si su información permite construir un modelo confiable. Una semana y una respuesta clara.

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