Ventajas

1. Mayor precisión en las evaluaciones genéticas: Las metodologías propuestas permiten modelar de manera más eficiente la variabilidad ambiental presente dentro de los ensayos forestales mediante modelos mixtos con efectos espaciales, superando a los enfoques tradicionales basados únicamente en efectos de diseño experimental.
2. Incorporación de efectos de competencia entre árboles: Las herramientas desarrolladas permiten cuantificar y modelar los efectos genéticos y ambientales de competencia entre individuos, mejorando la identificación y selección de árboles con mejor desempeño productivo bajo condiciones reales de plantación.
3. Integración eficiente de información genómica y de pedigrí: La metodología ssGBLUP permite integrar información fenotípica, genómica, ambiental y de pedigrí en una única evaluación, logrando predicciones genéticas más precisas incluso cuando solo una parte de la población ha sido genotipada, optimizando costos y aprovechando toda la información disponible.
4. Implementación estratégica de selección genómica: El servicio brinda asesoramiento para incorporar selección genómica en programas de mejoramiento forestal, incluyendo la optimización de estrategias de genotipado y la verificación y corrección de pedigrí mediante datos genómicos, aumentando la eficiencia operativa y la precisión predictiva.
5. Incorporación de herramientas de machine learning: El uso de kernels no lineales y estrategias de aprendizaje automático permite mejorar la predicción de caracteres complejos con arquitecturas genéticas no aditivas y modelar de manera más eficiente interacciones genotipo × ambiente (G×E).
6. Mayor eficiencia y ganancia genética en programas de mejoramiento: La integración de modelos mixtos, información ambiental, herramientas genómicas y estrategias avanzadas de evaluación genética incrementa la precisión de los valores de mejora y favorece decisiones de selección más eficientes y confiables, acelerando la ganancia genética y mejorando la productividad forestal.