Ranking de su material
Ordenado por potencial productivo estimado: el entregable operativo, el que se lleva al campo.
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 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.
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.
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.
Del diagnóstico de sus datos al ranking que se lleva al campo, al estanque o al corral.
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.
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.
Con su visto bueno, desarrollamos el modelo definitivo y medimos su exactitud.
Le entregamos su material ordenado por potencial estimado, listo para tomar decisiones de siembra, cruza o selección.
Trabajamos con su equipo técnico para que sepa usar e interpretar el ranking.
El modelo mejora cada ciclo, con los datos nuevos que usted genera.
Un entregable operativo y el conocimiento sobre su población que lo sostiene.
Ordenado por potencial productivo estimado: el entregable operativo, el que se lleva al campo.
Con la validación hecha sobre sus propios datos.
Identificación de las regiones ligadas a los rasgos que le interesan, útiles para desarrollar marcadores propios más adelante.
Qué diversidad tiene, qué subgrupos existen y dónde hay riesgo de consanguinidad.
Con su equipo técnico, para revisar juntos los resultados y qué decisiones habilitan.
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.
Cuatro requisitos y la razón de cada uno.
Los genotipos son la base del modelo. Si aún no los tiene, le orientamos sobre qué pedir y a quién.
Con poblaciones pequeñas el modelo no alcanza exactitud útil y preferimos no tomar el proyecto.
Rendimiento, peso, supervivencia u otros rasgos, medidos con criterio consistente entre ciclos.
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.
El proyecto avanza por etapas, y cada una se decide con la anterior ya en la mano.
1 semana
3 a 4 semanas
2 a 4 meses
En campo, estanque o corral, con el ahorro directo que eso representa.
Y, por lo tanto, material comercial disponible antes.
Como supervivencia a enfermedades, eficiencia alimenticia o calidad de producto final.
Cada ciclo aporta datos nuevos que hacen más preciso el modelo.
Empecemos por revisar si su información permite construir un modelo confiable. Una semana y una respuesta clara.