Fragen und Antworten mit Luka Wanjohi: Mit weniger mehr erreichen, die Kraft der Statistik

Luka Wanjohi ist ein regionaler Senior Knowledge Management-Mitarbeiter am International Potato Center in Uganda und arbeitet mit dem SweetGAV-Projekt (Sweetpotato Genetic Advancement and Innovative Seed Systems) zusammen. Er sprach mit Vivian Atakos, Spezialist für regionale Kommunikation, darüber, wie Statistiken Durchbrüche in der Pflanzenzüchtung befeuern, indem sie die Art und Weise, wie Informationen gesammelt und ausgetauscht werden, rationalisieren.

F: Wenn man an Pflanzenzüchtungsstatistiken denkt, sind Datenerfassung und Datenerfassung nicht unbedingt das erste, was einem in den Sinn kommt. Welche Rolle spielt das Datenmanagement bei der Entwicklung und Einführung verbesserter Pflanzensorten?

LW: Daten können als das Herz und die Seele von Forschungsaktivitäten angesehen werden. Sweet GAINs arbeitet in verschiedenen Ländern mit verschiedenen Partnern zusammen. Jeder hat eine andere Art, Daten zu sammeln und seine Forschungsaktivitäten zu verwalten. Ordnungsgemäße und sehr standardisierte Datenverwaltungsaktivitäten sind erforderlich, um sicherzustellen, dass wir Daten erfolgreich für unsere Auswahlentscheidungen verwenden können. Pflanzenzüchter verlassen sich auf Daten, um gute Auswahlentscheidungen zu treffen. Bevor eine Sorte veröffentlicht wird, möchten wir verstehen, was wir ersetzen. Warum halten wir eine neue Sortenfreigabe in einem Land für notwendig?

Q:  Was sind die Risiken, wenn die von einem modernen Zuchtprogramm generierten Daten nicht systematisiert werden?

LW: Wenn wir unsere Daten nicht erfassen und die Merkmale, die wir erfassen, standardisiert definieren, wird es für uns schwierig, Daten auszutauschen. Sie werden feststellen, dass es für Personen, die bei der Generierung dieser Daten nicht anwesend waren, möglicherweise schwierig ist, mit diesen Daten zu arbeiten, wenn Sie nicht über eine systematische Methode zur Verwaltung Ihrer Daten verfügen. Wenn Sie Ihre Daten nicht systematisieren, besteht das Risiko, dass viele Fehler auftreten, Daten verloren gehen oder beschädigte Daten erfasst werden. Dies macht es für Sie sehr schwierig, diese Daten zu verwenden, ohne das zu tun, was wir als Datenkuration bezeichnen - ein teurer und langwieriger Prozess. Auch nach der Kuration gehen einige Daten verloren oder sind unbrauchbar.

Standardizing data collection and management helps plant breeders build on each other’s work. In the past, data collection was not standardized from project to project and site to site, resulting in misinterpretation or costly losses of time (photo: Isabel Corthier/CIP)

F: Warum ist es wichtig, Standardarbeitsanweisungen für das Datenmanagement in der Pflanzenzüchtung zu implementieren?

LW: Der klare Vorteil, den wir bei der Implementierung dieser Standard Operating Procedures (SOPs) sehen, besteht darin, dass wir klare Standards für qualitativ hochwertige Daten in Bezug auf die Art und Weise festlegen können, wie wir unsere Versuchspläne erstellen. Unser Ansatz zur Digitalisierung regelt, wie wir Daten sammeln, welche verbesserten Geräte wir verwenden und so weiter. Der andere Vorteil ist, dass wir sicherstellen, dass die Daten, die wir sammeln, heute und morgen in den verschiedenen Umgebungen und Ländern, in denen wir arbeiten, vergleichbare Daten sind.

F: Was sind die Herausforderungen, wenn Daten nicht programmübergreifend standardisiert werden?

LW: Wenn wir in Zukunft eine gemeinsame Analyse durchführen wollen, brauchen wir standardisierte Benennungssysteme. Um eine fortgeschrittene Studie von einer vorläufigen Studie zu unterscheiden, verwenden wir dieselbe Ontologie. Zum Beispiel wollten wir vor einiger Zeit untersuchen, wie sich die Süßkartoffel-Retrovirus-Krankheit auf unsere Pflanzen auswirkt, aber es war eine Herausforderung, da in der Vergangenheit eine Gruppe auf einer Skala von eins bis fünf punkten konnte, basierend auf der Schwere der Wirkung von ein Virus auf der Pflanze. Dann würden wir ein anderes Programm finden, das auf einer Skala von eins bis drei bewertet wird, und ein anderes würde ein Bewertungssystem von eins bis neun verwenden. Wenn wir über die Ontologie sprechen, standardisieren wir diese Scores so, dass sie programmübergreifend gleich sind. Wir verwenden BreedBase auch, um die Speicherung aller unserer Daten zu zentralisieren, und ermöglichen es uns, Testdaten über verschiedene (Programm-) Übergänge hinweg zu verfolgen und potenzielle Probleme frühzeitig in unserer Arbeit zu erkennen, anstatt zu entdecken, dass wir die falschen Daten direkt am gesammelt oder gespeichert haben sehr, wenn Sie eine Analyse durchführen möchten.

Q:  Wie hilft die Datenerfassung und -verwaltung den Züchtern, bevorzugte Merkmale zu ermitteln, ihre Arbeit zu optimieren und die Gesamtkosten zu senken?

LW: Ein effizienter Datenverwaltungsprozess unterstützt den Züchter bei der schnellen und kostengünstigen Datenerfassung, die es ihm ermöglicht, viele Daten zu erfassen, zu analysieren und Auswahlentscheidungen zu treffen, um seine Arbeit zu unterstützen. Züchter arbeiten normalerweise mit vielen Akzessionen. Ich habe Versuche in Uganda gesehen, bei denen ein Grundstück ungefähr 7000 Einträge in einem Versuch hatte, der 7000 Grundstücke betreute. Wenn Sie eine große Anzahl von Akzessionen haben, möchten Sie in der Lage sein, Ihre Daten schnell und effizient zu erfassen. Durch die Einführung eines Prozesses, der dies digital ermöglicht, werden Papiereinträge vermieden, bei denen das Risiko einer fehlerhaften Datentranskription während der Digitalisierung besteht. Unsere Tools verfügen über integrierte Überprüfungen, um sicherzustellen, dass wir die richtigen Daten erfassen oder die Dateneingabe so weit wie möglich einschränken. Es können nur die zulässigen Werte erfasst werden. Dies ermöglicht eine schnelle Datenanalyse, da diese bereits digitalisiert ist, und einen schnellen und einfachen Austausch mit Kollegen und anderen Personen, die bei der Datenanalyse helfen.

F: Erzählen Sie uns, wie die Verwendung von Barcodes zur Optimierung von Informationen beiträgt.

LW: Wir verwenden seit einiger Zeit viele Strichcode-Etiketten. Programme werden aufgefordert, dafür zu sorgen, dass sie Etiketten für ihre Materialien in den Screenhouses und vor Ort drucken. Die Essenz des Barcode-Etiketts besteht darin, die Bewegung eines bestimmten Beitritts oder eines bestimmten Genotyps über verschiedene Arbeitsfelder hinweg verfolgen zu können. BreedBase, unsere Datenbank, generiert eine eindeutige ID für jede Parzelle, die Sie auf dem Feld ausgeben, und wir setzen diese ID auf den Barcode, damit wir die Leistung eines bestimmten Eintrags vom Feld bis zur Ernte verfolgen können und wann Wir bringen es zur Analyse ins Labor und so weiter.

F: Welchen Rat haben Sie für andere Organisationen, die die Standardarbeitsanweisungen in ihre Zuchtprogramme integrieren möchten?

LW: Wir haben gelernt, dass unsere SOPs ein lebendiges Dokument sind. Dort war eine Entwicklung erforderlich, denn sobald Sie ein Referenzdokument haben, können die Menschen leicht zurückkommen und es sich ansehen und Menschen unterstützen, die in der gesamten Region verstreut sind. Mein Rat an andere wäre, dass Entwicklung ein wesentlicher Bestandteil der Aktivitäten sein sollte, die Sie heute durchführen. Fangen Sie klein an und dokumentieren Sie die heutigen Verfahren. Iterieren Sie mit den Zuchtteams, mit den Personen, die die Zuchtaktivitäten tatsächlich durchführen, und bemühen Sie sich, dieses Dokument kontinuierlich zu verbessern. Versuchen Sie nicht, ein perfektes Dokument bereit zu halten. Schreiben Sie zunächst eine und versuchen Sie dann gemeinsam mit allen Teammitgliedern, alle Prozesse und Routinetätigkeiten im Zuchtprogramm zu erfassen. Damit Sie im Laufe der Zeit ein Dokument haben, das so umfassend wie möglich ist und alle Aktivitäten erfasst, die Sie in Ihrem Programm ausführen.

Besuchen Sie uns auf SoundCloud, um das zu hören SweetGAINS Podcast mit Luka Wanjohi und anderen Wissenschaftlern, die die Pflanzenzüchtung modernisieren.