Luka Wanjohi es un asociado senior regional de gestión del conocimiento en el Centro Internacional de la Papa en Uganda y trabaja con el proyecto Sweetpotato Genetic Advancement and Innovative Seed Systems (SweetGAINs). Habló con la especialista regional en comunicaciones, Vivian Atakos, sobre cómo las estadísticas están impulsando avances en el mejoramiento de plantas al simplificar la forma en que se recopila y comparte la información.
P: Cuando uno piensa en el fitomejoramiento, las estadísticas y la recopilación de datos no son necesariamente lo primero que le viene a la mente. ¿Qué papel juega la gestión de datos en el desarrollo y adopción de variedades vegetales mejoradas?
LW: Se puede considerar que los datos son el núcleo y el alma de las actividades de investigación. Sweet GAINs trabaja en diferentes países con diferentes socios, cada uno tiene una forma diferente de recopilar datos y administrar sus actividades de investigación. Se requieren actividades de gestión de datos adecuadas y muy estandarizadas para garantizar que podamos tener éxito en el uso de datos para tomar nuestras decisiones de selección. Los fitomejoradores se basan en los datos para tomar buenas decisiones de selección. Antes de que se lance una variedad, queremos comprender qué estamos reemplazando. ¿Por qué pensamos que es necesaria una nueva liberación varietal en un país?
Q: ¿Cuáles son los riesgos de no sistematizar los datos generados por un programa de mejoramiento moderno?
LW: Si no recopilamos nuestros datos y definimos los rasgos que recopilamos de manera estandarizada, entonces se nos hace difícil compartir datos. Descubrirá que cuando no tiene una forma sistemática de administrar sus datos, las personas que no estaban allí cuando se generaron esos datos, podrían tener dificultades para trabajar con esos datos. Por último, no sistematizar sus datos significa que corre el riesgo de introducir muchos errores, perder datos o recopilar datos corruptos. Esto hace que sea muy difícil para usted utilizar estos datos sin realizar lo que llamamos curación de datos, un proceso costoso y tedioso. Incluso después de la curación, algunos datos se perderán o quedarán inutilizables.
La estandarización de la recopilación y la gestión de datos ayuda a los fitomejoradores a aprovechar el trabajo de los demás. En el pasado, la recopilación de datos no estaba estandarizada de un proyecto a otro y de un sitio a otro, lo que generaba malas interpretaciones o costosas pérdidas de tiempo (foto: Isabel Corthier / CIP)
P: ¿Por qué es importante implementar procedimientos operativos estándar para la gestión de datos en el fitomejoramiento?
LW: Los claros beneficios que vemos con respecto a la implementación de estos Procedimientos Operativos Estándar (SOP) es que podemos establecer estándares claros para datos de alta calidad en términos de la forma en que hacemos nuestros diseños de prueba. Nuestro enfoque de la digitalización maneja cómo recopilamos datos, qué equipo mejorado usamos, etc. El otro beneficio es que nos aseguramos de que los datos que recopilamos sean datos comparables hoy y mañana en los diferentes entornos y países, estamos trabajando.
P: ¿Cuáles son los desafíos de no estandarizar los datos en un programa?
LW: Si queremos hacer un análisis conjunto en el futuro, necesitamos sistemas de nombres estandarizados. Para diferenciar una prueba avanzada de una prueba preliminar, usamos la misma ontología. Por ejemplo, hace algún tiempo, queríamos ver cómo la enfermedad del retrovirus del camote está afectando a nuestras plantas, pero fue un desafío porque en el pasado un grupo podía puntuar en una escala de uno a cinco, según la gravedad del efecto de un virus en la planta. Luego encontraríamos otro programa puntuado en una escala de uno a tres, y otro usaría un sistema de puntuación de uno a nueve. Cuando hablamos de ontología, estamos estandarizando estos puntajes para que sean iguales en todos los programas. También utilizamos BreedBase para centralizar el almacenamiento de todos nuestros datos y nos permite realizar un seguimiento de los datos de prueba en diferentes transiciones (del programa) y detectar problemas potenciales al principio de nuestro trabajo en lugar de descubrir que recopilamos o almacenamos los datos incorrectos directamente en el muy cuando quieres hacer un análisis.
Q: ¿Cómo ayuda la recopilación y gestión de datos a los criadores a identificar los rasgos preferidos, optimizar su trabajo y reducir los costos generales?
LW: Un proceso de gestión de datos eficiente apoya al criador en la recopilación de datos rápida y rentable, que le permite recopilar una gran cantidad de datos, analizarlos y tomar decisiones de selección para respaldar su trabajo. Los criadores normalmente trabajan con muchas accesiones. He visto juicios en Uganda, donde una parcela tenía alrededor de 7000 entradas en un juicio que atiende a 7000 parcelas. Cuando tiene una gran cantidad de accesiones, desea poder ingresar, recopilar sus datos de manera rápida y eficiente. Poner en un proceso que le permite hacer esto digitalmente, evita entradas en papel que corren el riesgo de transcripción de datos erróneos durante la digitalización. Nuestras herramientas tienen comprobaciones integradas para garantizar que estamos recopilando los datos correctos o restringiendo la entrada de datos tanto como sea posible. Solo se pueden recopilar los valores permitidos que pueden ser. Esto permite un análisis de datos rápido porque ya está digitalizado y para compartir de forma rápida y sencilla con colegas y otras personas que están ayudando con el análisis de datos.
P: Cuéntenos cómo el uso de códigos de barras está ayudando a optimizar la información.
LW: Hemos estado usando muchas etiquetas con códigos de barras desde hace algún tiempo. Se recomienda a los programas que se aseguren de imprimir etiquetas para sus materiales en las casas de malla y en el campo. La esencia de la etiqueta con código de barras es poder rastrear el movimiento de una accesión determinada o un genotipo dado en diferentes campos de trabajo. BreedBase, nuestra base de datos, genera una identificación única para cada parcela que coloca en el campo, y colocamos esta identificación en el código de barras, por lo que podemos rastrear el rendimiento de una entrada determinada desde el campo hasta la cosecha, y cuándo lo llevamos al laboratorio para su análisis y así sucesivamente.
P: ¿Qué consejo le daría a otras organizaciones que buscan implementar los procedimientos operativos estándar en sus programas de mejoramiento?
LW: Hemos aprendido que nuestros SOP son un documento dinámico. Se necesitaba desarrollo porque una vez que se tiene un documento de referencia, es fácil para la gente volver y mirarlo y apoyar a las personas que se encuentran dispersas por toda la región. Mi consejo para los demás sería que el desarrollo debería ser parte integrante de las actividades que está realizando hoy. Comience con algo pequeño, documente los procedimientos tal como están hoy. Itere con los equipos de mejoramiento, con las personas que están implementando las actividades de mejoramiento y se esfuerce por mejorar continuamente este documento. No pretenda tener listo un documento perfecto. Empiece por escribir uno y luego, a través de los esfuerzos de colaboración de todos los miembros del equipo, busque capturar todos los procesos y todas las actividades de rutina en el programa de cría. Para que con el tiempo, tengas un documento lo más inclusivo posible y capture todas las actividades que estás realizando en tu programa.
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