Resumen
La extracción eficiente de conocimiento a partir de datos genómicos y fenotípicos se ha convertido en uno de los factores que limitan la
mejora genética general y, por lo tanto, en uno de los retos a superar para lograr una agricultura sostenible y más respetuosa. Las nuevas
tecnologías ómicas permiten a los investigadores generar ingentes cantidades de datos. La mayoría de herramientas diseñadas para
tratar y hacer inferencias estadísticas con estos datos están programadas principalmente en Python y R o pueden utilizarse sólo en
sistemas operativos Linux. Por lo tanto, pocos investigadores especializados en genética y mejora son capaces de utilizarlas con facilidad;
pero sólo la facilidad de uso permitirá al investigador una comprensión profunda de los patrones y las estructuras subyacentes en los
datos obtenidos. Podría plantearse como solución la colaboración entre informáticos y genetistas, pero la adquisición de conocimiento
requiere de un uso sencillo y habitual de los datos, por parte de los expertos en la materia, que no puede conseguirse sin la creación de
infraestructura que permita este uso. Tecnologías como WebAssembly representan un camino a explorar para enfrentarse a estos retos
ya que son capaces de aunar el uso de Python y R en un entorno absolutamente familiar, la web. De este modo los investigadores podrán
realizar sus propios análisis utilizando las mejores herramientas disponibles, pero de un modo sencillo, en una página web, y en sus
propios ordenadores sin necesidad de instalar ni mantener ningún software especializado. Estas herramientas serán creadas en un marco
de colaboración con investigadores especializados en la genética del trigo panadero. Parte de esta colaboración consistirá en analizar
datos de genotipado y de RNASeq para analizar la genética de los genes relacionados con la calidad del trigo.
