Suite

Maximiser les performances du code pour Shapely


J'ai écrit ce code afin de calculer le pourcentage de couverture des prairies dans un parc national, à moins de 20 km^2 des points d'occurrence enregistrés pour une espèce. Il est conçu pour ne considérer que les zones à l'intérieur du parc, et non celles à l'extérieur. Cela fonctionne, à l'exception d'un énorme problème… c'est incroyablement ralentir. Je pense que je l'ai retracé jusqu'auavail_lc_type = pt_buffer.intersection(gl).area. Le polygone gl contient > 24 000 polygones. Il s'agit d'une transformation raster en polygone (elle a été dissoute), elle contient donc beaucoup de petits polygones. Pour le moment, ce n'est pas un gros problème puisque je l'exécute sur environ 300 points (cela prend toujours > 1 heure), mais je prévois de l'exécuter quelques millions plus tard, je dois donc l'améliorer.

Des idées?

import numpy as np import pprint import shapely from shapely.geometry import* import fiona from fiona import collection import math traps = fiona.open('some_points.shp', 'r') #point file : points focaux autour desquels les statistiques sont dérivées study_area = fiona.open('available_areas.shp', 'r') #fichier polygone : représente la zone disponible pour l'analyse pour i dans study_area : #pour chaque enregistrement dans 'study_area' sa = shape(i['geometry']) # créer une variable appelée 'sa' qui est un polygone prairie = fiona.open('land_cover_type_of_interest.shp', 'r') #fichier polygone : voulez calculer le pourcentage de couverture de ce type lc dans study_area, et dans areaKM2 (variable suivante) de chaque point focal pol = grassland.next() gl = MultiPolygon([shape(pol['geometry']) for pol in grassland]) areaKM2 = 20 #hyp taille du domaine vital de l'espèce d'intérêt avec des pièges en entrée : #calculate zone initiale en mètres, définir le rayon zoneM2 = zoneKM2 * 1000000 r = (math.sqrt(areaM2/math.pi)) #begin buffering et calculer la zone disponible (c'est-à-dire dans la zone d'étude) pour chaque point pour le point en entrée : pt_buffer = shape(point['geometry']).buffer(r) avail_area = pt_buffer.intersection(sa).area #vérifier et ajuster le rayon du tampon jusqu'à ce qu'il couvre la disponibilité souhaitée zone dans la zone d'étude tandis que avail_area < areaM2 : r += 300 pt_buffer = shape(point['geometry']).buffer(r) avail_area = pt_buffer.intersection(sa).area #then, calculez le pourcentage de couverture du type de couverture terrestre de intérêt dans la zone tampon ajustée #print pour vérifier avail_lc_type = pt_buffer.intersection(gl).area perc_cov = (avail_lc_type/areaM2) * 100 print perc_cov

En utilisant la réponse de @MWrenn, j'ai pu profiler mon code et j'ai trouvé ceci:

55.3555590078 415 appels de fonction (365 appels primitifs) en 48,633 secondes Trié par : nom standard ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 1 0,001 0,001 48,632 48,632 :15(neighb_func) 1 0,000 0,000 48,633 48,633 :1() 2 0.000 0.000 0.001 0.000 :531(write) 1 0,000 0,000 0,000 0,000 __init__.py:1118(debug) 1 0,000 0,000 0,000 0,000 __init__.py:1318(getEffectiveLevel) 1 0,000 0,000 0,000 0,000 __init__.py:1332(isEnabledFor) 1 0,000 0,000 0,000 0,000 _abcoll .py:483(update) 3 0,000 0,000 0,000 0,000 _weakrefset.py:68(__contains__) 1 0,000 0,000 0,000 0,000 abc.py:128(__instancecheck__) 1 0,000 0,000 0,000 0,000 abc.py:148(__subclasscheck__) 11 0,000 0,000 0,000 0,000 base.py:195(_is_empty) 11 0,003 0,000 0,003 0,000 base.py:202(vide) 7 0,000 0,000 0,003 0,000 base.py:212(__del__) 25 0,000 0,000 0,000 0,000 base.py:231(_geom) 2 0,000 0,000 0,000 0,000 base.py:235(_geom) 3 0,000 0,000 0,000 0,000 base.py:313(geometryType) 3 0,000 0,000 0,000 0,000 base.py:316(type) 3 0,000 0,000 0,001 0,000 base.py:383(area) 2 0,000 0,000 0,001 0,000 base.py:443(buffer) 8 0,000 0,000 0,000 0,000 base.py:46(geometry_type_name) 5 0,000 0,000 0,000 0,000 base.py:52(geom_factory) 3 0,000 0,000 48.626 16.209 base.py:529( intersection) 10 0,000 0,000 0,0 00 0,000 saumure.py:106(_dump_int) 2 0,000 0,000 0,000 0,000 saumure.py:150(_dump_str) 12/2 0,000 0,000 0,000 0,000 saumure.py:179(_dump_tuple) 24/2 0,000 0,000 0,000 0,000 saumure.py:202 (_dump) 2 0,000 0,000 0,000 0,000 saumure.py:332(vidage) 10/2 0,000 0,000 0,000 0,000 saumure.py:360(vidable) 14/8 0,000 0,000 0,000 0,000 saumure.py:369() 2 0,000 0,000 0,000 0,000 channel.py:56(envoyer) 1 0,000 0,000 0,000 0,000 collection.py:186(filter) 1 0,000 0,000 0,000 0,000 collection.py:274(__iter__) 1 0,000 0,000 0,000 0,000 collection.py:364 (fermé) 1 0,000 0,000 0,000 0,000 collections.py:37(__init__) 25 0,000 0,000 0,000 0,000 collections.py:53(__setitem__) 4 0,000 0,000 0,000 0,000 compat.py:17(BYTES_LITERAL) 2 0,000 0,000 0,000 0,000 coords.py :20(obligatoire) 2 0,000 0,000 0,000 0,000 geo.py:20(shape) 5 0,000 0,000 0,000 0,000 geos.py:484(errcheck_predicate) 8 0,000 0,000 0,000 0,000 impl.py:43(__getitem__) 2 0,000 0,000 0,000 0,000 point .py:124(_set_coords) 2 0,000 0,000 0,000 0,000 point.py:188(geos_point_from_py) 2 0,000 0,000 0,000 0,000 point.py:37(__init__) 2 0,000 0,000 0,001 0,000 protocol.py:220(_send) 2 0,000 0,000 0,001 0,000 protocol.py:227(_send_request) 2 0,000 0,000 0,000 0,000 protocol.py:241(_box) 2 0,000 0,000 0,001 0,000 protocol.py:438(_async_request) 2 0,000 0,000 0,000 0,000 stream.py:173(write) 11 0,000 0 .000 0,000 0,000 topology.py:14(_validate) 3 0,000 0,000 0,000 0,000 topology.py:33(__call__) 3 48.626 16.209 48.626 16.209 topology.py:40(__call__) 2 0,001 0,000 0,001 0,000 topology.py:57(__call__) ) 5 0,000 0,000 0,000 0,000 utf_8.py:15(decode) 5 0,000 0,000 0,000 0,000 {__import__} 5 0,000 0,000 0,000 0,000 {_codecs.utf_8_decode} 3 0,000 0,000 0,000 0,000 {_ctypes.byref} 6/2 0,000 0,000 0,000 0,000 { all} 6 0,000 0,000 0,000 0,000 {getattr} 5 0,000 0,000 0,000 0,000 {globals} 10 0,000 0,000 0,000 0,000 {hasattr} 5 0,000 0,000 0,000 0,000 {isinstance} 31 0,000 0,000 0,000 0,000 {len} 5 0,000 0,000 0,000 0,000 {local} 1 0,000 0,000 0,000 0,000 {math.sqrt} 2 0,000 0,000 0,000 0,000 {méthode 'acquisition' des objets 'thread.lock'} 24 0,000 0,000 0,000 0,000 {méthode 'ajout' des objets 'liste'} 1 0,000 0,000 0,000 0,000 { méthode 'disable' des objets '_lsprof.Profiler'} 28 0,000 0,000 0,000 0,000 {méthode 'get' des objets 'dict'} 1 0,000 0,000 0,000 0,000 {méthode 'items' des objets 'dict'} 2 0,000 0,000 0,000 0,000 {méthode 'joindre' des objets 'str'} 2 0,000 0,000 0,000 0,000 {méthode 'inférieure' des objets 'str'} 5 0,000 0,000 0,000 0,000 {méthode 'pack' des objets 'Struct'} 2 0,000 0,000 0,000 0,000 {méthode 'libération' des objets 'thread.lock'} 2 0,000 0,000 0,000 0,000 {méthode 'envoi' des objets '_socket.socket'} 2 0,000 0,000 0,000 0,000 {suivant}

J'essaie toujours de comprendre ce que cela signifie exactement, mais je pense que cela me dit que leintersectionla fonction prend environ 16 secondes à chaque appel. Donc, selon la suggestion de @gene, je travaille sur l'utilisation d'un index spatial. Je dois juste comprendre comment faire fonctionner libspatialindex pour pouvoir utiliser Rtrees.


Vous devez utiliser un index spatial. Sans index spatial, vous devez parcourir toutes les géométries. Avec un index spatial englobant, vous parcourez uniquement les géométries qui ont une chance d'intersecter les autres géométries.

Index spatiaux de délimitation populaires en Python :

  • Index R-tree (modules Python Rtree ou pyrtree)
  • Index Quadtree (module Quadtree)

Exemples:

  • rtree exemples
  • index de polygone python rtree
  • Meilleur moyen de trouver les polygones traversés par une ligne
  • Jointure spatiale plus efficace en Python sans QGIS, ArcGIS, PostGIS, etc. avec Fiona.
  • libspatialindex (et Rtree) Indexation spatiale rapide et amusante pour le cadre de délimitation avec Fiona
  • Utilisation de l'indexation spatiale Rtree avec OGR, shapely et Fiona avec Fiona
  • Essayer une implémentation Python R-tree
  • Rechercher à proximité en utilisant Rtree

Dans ton script :

  1. Pourquoi
    • de la collection d'importation de fionaSi vousimporter fionaet n'utilisez quefiona?
    • importer numpy en tant que npsi vous n'utilisez pas Numpy maismath?
    • importer galbési vous précisezà partir de l'importation shapely.geometry *?
  2. Sisaest une liste, puis utilisezsa = [shape(i['geometry']) for i in for i in study_area]. Sinon, vous avez besoin d'une condition ; autrementsasera la dernière caractéristique dezone d'étude.
  3. Pourquoipol = prairie.suivant()si vous lisez le shapefile avecMultiPolygon([shape(pol['geometry']) pour pol dans les prairies])?

Quelques suggestions:

Vous n'utilisez les variables prairie et piège qu'une seule fois, vous n'en avez donc pas besoin

gl = MultiPolygon([shape(pol['geometry']) pour pol dans fiona.open('land_cover_type_of_interest.shp')])

et

pour le point dans fiona.open('some_points.shp'):

Quand il s'agit d'optimiser le code, ne devinez pas - profile https://stackoverflow.com/questions/582336/how-can-you-profile-a-python-script.

Juste en regardant votre code, une déclaration similaire :

avail_area = pt_buffer.intersection(sa).area

semble qu'il serait appelé encore plus que l'instruction que vous avez identifiée, car il est imbriqué dans une autre boucle.

En outre, vous pouvez examiner la géométrie préparée avec shapely - http://toblerity.org/shapely/manual.html#prepared-geometry-operations Il prend en charge des opérations géométriques limitées, il ne peut donc pas remplacer ce que vous êtes cherche à faire.


Comment mesurer les performances de développement logiciel ? [fermé]

Vous voulez améliorer cette question ? Mettez à jour la question afin qu'elle puisse être répondue avec des faits et des citations en éditant ce message.

Je cherche des moyens de mesurer la performance d'une équipe de développement logiciel. Est-ce une bonne idée d'utiliser l'outil de construction ? Nous utilisons Hudson comme outil de construction automatique. Je me demande si je peux prendre les informations des rapports d'Hudson et en tirer les progrès de chacun des programmeurs.


INTÉGRATION DU SYSTÈME 4.0

La technologie évolue plus vite que le marché industriel ne peut suivre. L'industrie 4.0, les usines numériques, les composants intelligents, l'intégration de systèmes cyber-physiques, la collecte de données massives sur plusieurs emplacements géographiques, la surveillance et la maintenance à distance - tous servent à améliorer la vitesse des processus, à atteindre une efficacité accrue et enfin à fournir de meilleurs produits et services aux clients.

Cependant, adapter une usine existante pour intégrer ces technologies n'est pas sans douleur : le changement peut souvent être très complexe et coûteux, plein de coûts cachés qui surviennent lors de l'exécution du projet. Pour minimiser les coûts et les temps d'arrêt, les usines nécessitent un processus étape par étape, intégrant de nouveaux systèmes et composants avec ceux existants, qui fonctionnent souvent encore bien malgré leur âge.

Contrôles de processus et de production

Capteur de champ, détecteurs et actionneur

SOLUTIONS INDUSTRIELLES NIDEC 4.0

Les atouts de Nidec Industrial Solutions en intégration de systèmes

Contrôle en temps réel et intégration transparente avec les systèmes existants – ARTICS, notre plate-forme standard ouverte basée sur du matériel et des logiciels prêts à l'emploi est prête à intégrer de nouveaux produits au fur et à mesure de leur commercialisation afin que votre usine soit toujours à la pointe de la technologie et que les coûts de maintenance soient sous contrôle.

Partenaire électrique complet – nous sommes en mesure de développer et de réaliser des systèmes électriques complets clé en main, du simple moteur d'entraînement aux systèmes de contrôle pour des processus de fabrication complexes afin de donner une nouvelle énergie à vos usines vieillissantes. De plus, notre expertise en qualité de l'énergie nous permet de mettre en œuvre des solutions très fiables.

Actifs énergétiques optimaux – nous sommes en mesure d'intégrer des sources d'énergie renouvelables et des solutions qui minimisent la consommation d'énergie pour aider à réduire les factures d'électricité de votre usine.

De plus nous offrons

Meilleures pratiques de classe mondiale – nos ingénieurs du monde entier partagent leurs connaissances pour choisir les meilleures solutions en termes de qualité et de coûts, développant une bibliothèque mondiale d'algorithmes standard, donnant aux clients l'accès aux meilleures pratiques du monde sur n'importe quelle application donnée. Notre centre d'excellence pour la normalisation des systèmes est situé à Vicenza, en Italie.
Proximité client – nos équipes spécialisées d'intégrateurs de systèmes sont présentes sur 3 continents, dans plus de 18 pays. Des ingénieurs expérimentés étudieront vos défis et travailleront ensuite avec vous pour définir des solutions qui répondent à vos besoins spécifiques et à votre budget.


Tableau de sauvegarde des compétences technologiques (XLS/CSV)

  • Logiciels analytiques ou scientifiques — Geocomp Systems GeoNav HYPACK MAX MicroSurvey FieldGenius Sokkia Spectrum Survey Suite (voir les 11 exemples)
  • Logiciel serveur d'applications — CloudWorks
  • Logiciel de CAO de conception assistée par ordinateur — Autodesk AutoCAD Autodesk AutoCAD Civil 3D MicroStation Bentley Logiciel de conception et de dessin assisté par ordinateur CADD (voir les 9 exemples)
  • Interface utilisateur de base de données et logiciel de requête — Logiciel d'enregistrement de données
  • Logiciel de conversion de données — Cyclone
  • Logiciel de gestion de documents — Logiciel de transfert de données
  • Logiciel d'imagerie graphique ou photo — Pont Bentley GeoPak
  • Logiciel d'extraction ou de recherche d'informations — Logiciel de base de données topographique
  • Logiciel de navigation Internet
  • Logiciel de création de carte — Logiciel ESRI ArcGIS ESRI ArcView Système d'information géographique Logiciel SIG Sokkia Imap (voir les 11 exemples)
  • Logiciel de services basés sur la localisation mobile — Logiciel GPS du système de positionnement global
  • Logiciel suite bureautique — Logiciel Latitude Microsoft Office
  • Logiciel de gestion de projet — Crones & Associations Project Tracker Pro Logiciel d'analyse et de calcul des coûts de projet Logiciel d'intégration de données de projet
  • Logiciel de navigation d'itinéraire — Explorateur de données du littoral de la NOAA
  • Tableur — Microsoft Excel
  • Logiciel de comptabilisation du temps — Onglets Sharetech Plus
  • Logiciel de traitement de texte — Microsoft Word

Hot Technology — une exigence technologique fréquemment incluse dans les offres d'emploi des employeurs.


Domaines de connaissance de la gestion de projet PMBOK

Chacun des cinq groupes de processus susmentionnés peut être utilisé avec neuf domaines de connaissances différents. Ces domaines de connaissances comprennent les sujets que les chefs de projet doivent connaître pour mener à bien un projet donné. Une brève description de chacun de ces neuf domaines de connaissances est fournie ici.

  1. Gestion de l'intégration du projet décrit la capacité du chef de projet à « identifier, définir, combiner, unifier et coordonner » les différentes activités du projet en un tout cohérent (PMBOK 2008). Les chefs de projet seniors comprennent qu'il n'y a pas qu'une seule façon de mener à bien cette tâche. En réalité, chaque gestionnaire doit appliquer ses compétences, ses techniques et ses connaissances spécifiques au travail à accomplir. Ce domaine de connaissances intègre les cinq groupes de processus PMBOK.
  2. Gestion de la portée du projet implique une compréhension non seulement des travaux requis pour achever le projet, mais également des travaux superflus qui devraient être exclus du projet. La définition de la portée d'un projet se fait généralement via la création d'un document de plan de portée qui est distribué aux membres de l'équipe. Ce domaine de connaissances comprend la planification, ainsi que les groupes de processus de surveillance et de contrôle.
  3. Gestion du temps de projet tient compte du fait que tous les projets sont soumis à certaines contraintes de temps. Ces contraintes de temps doivent être analysées et un calendrier global du projet doit être élaboré sur la base des contributions de toutes les parties prenantes du projet (voir la section 10.2.1 « Calendrier » pour en savoir plus sur la planification). Ce domaine de connaissances comprend la planification, ainsi que les groupes de processus de surveillance et de contrôle.
  4. Gestion des coûts du projet se concentre non seulement sur la détermination d'un budget raisonnable pour chaque tâche du projet, mais aussi sur le respect du budget défini. La gestion des coûts d'un projet est souvent très simple ou très complexe. Un soin particulier doit être pris pour travailler avec le sponsor/client car ils financeront cet effort. Par conséquent, tout changement ou augmentation des coûts du projet doit être examiné par le sponsor/client avant d'initier ces changements. Ce domaine de connaissances comprend la planification, ainsi que les groupes de processus de surveillance et de contrôle.
  5. Gestion de la qualité du projet identifie les normes de qualité du projet et détermine la meilleure façon de satisfaire ces normes. Il intègre des responsabilités telles que la planification de la qualité, l'assurance de la qualité et le contrôle de la qualité. Pour assurer une gestion adéquate de la qualité, le chef de projet doit évaluer les attentes des autres parties prenantes et surveiller en permanence le rendement des différentes tâches du projet. Ce domaine de connaissances comprend les groupes de processus de planification, d'exécution, de surveillance et de contrôle.
  6. Gestion des ressources humaines du projet implique l'acquisition, le développement, l'organisation et la supervision de tous les membres de l'équipe. Les gestionnaires doivent essayer d'inclure les membres de l'équipe dans autant d'aspects de la tâche que possible afin qu'ils se sentent loyaux au travail et investis dans la création du meilleur résultat possible. Ce domaine de connaissances comprend les groupes de processus de planification, d'exécution, de surveillance et de contrôle.
  7. Gestion de la communication du projet décrit les processus requis pour maintenir des lignes de communication ouvertes avec les parties prenantes du projet. Ce domaine de connaissances comprend la détermination de qui doit communiquer avec qui, comment la communication sera maintenue (courriel, rapports de lettres, téléphone, etc.), à quelle fréquence les contacts seront établis, quels obstacles limiteront la communication et comment les communications passées seront suivies et archivées. Ce domaine de connaissances comprend les groupes de processus de planification, d'exécution, de surveillance et de contrôle.
  8. Gestion des risques du projet identifie et atténue les risques pour le projet. Il s'agit d'analyser la gravité du risque, de planifier les réponses et de surveiller les risques identifiés. L'analyse des risques est devenue une entreprise complexe car les chefs de projet expérimentés comprennent qu'« une once de prévention vaut mieux que guérir ». La gestion des risques implique de travailler avec tous les membres de l'équipe pour évaluer chaque tâche individuelle et minimiser la possibilité que ce risque se manifeste dans le projet ou le livrable. Ce domaine de connaissances comprend la planification, ainsi que les groupes de processus de surveillance et de contrôle.
  9. Gestion des achats de projets, le domaine de connaissance final, décrit le processus par lequel les produits, services et/ou résultats sont acquis de l'extérieur de l'équipe de projet. Cela comprend la sélection des partenaires commerciaux, la gestion des contrats et la clôture des contrats. Ces contrats sont des documents juridiques ayant force de loi. Par conséquent, les petits caractères doivent être lus et compris pour s'assurer qu'aucune confusion ne surgit entre les deux parties qui concluent l'accord. Ce domaine de connaissances comprend les groupes de processus de planification, d'exécution, de surveillance et de contrôle et de clôture.

2 réponses 2

Il existe trois techniques principales pour régler les hyperparamètres de n'importe quel modèle de ML, y compris XGBoost :

1) Recherche de grille : vous laissez votre modèle s'exécuter avec différents ensembles d'hyperparamètres et sélectionnez le meilleur entre eux. Des packages comme SKlearn ont déjà implémenté des routines. Mais aussi dans ce cas, vous devez présélectionner les nœuds de votre recherche de grille, c'est-à-dire quelles valeurs doivent être essayées par la routine

2) Recherche aléatoire : similaire à la recherche par grille, mais vous ne choisissez fondamentalement que les limites des paramètres et la routine essaie au hasard différents ensembles d'hyperparamètres.

plus d'informations sur les méthodes 1 et 2 sont ici.

3) Algorithmes d'optimisation bayésienne, c'est ce que je préfère. Fondamentalement, cet algorithme devine le prochain hyperparamètre défini à essayer en fonction des résultats des essais déjà exécutés. SMAC est simple à utiliser et puissant.


Entreprises utilisant le SIG : l'évidence

Les entreprises technologiques telles qu'Apple, Microsoft et Alphabet (la société mère de Google) sont toutes des entreprises qui utilisent le SIG. Et, tout utilisateur de smartphone qui vérifie le radar météo ou utilise Google Maps est lui-même un utilisateur SIG. En fait, la technologie mobile et la « révolution des applications », comme l'appelle Dangermond, sont l'un des principaux moteurs du nombre croissant d'organisations qui utilisent les SIG.

Le géant de la vente au détail en ligne Amazon est une autre entreprise de premier plan centrée sur les SIG, utilisant la technologie pour concevoir des offres et des campagnes marketing qui répondent aux besoins uniques des groupes de clients du monde entier. Et bien sûr, il est facile d'imaginer comment des sociétés de télécommunications comme AT&T et Verizon pourraient utiliser le SIG pour mieux servir leurs clients, par exemple en identifiant les emplacements où de nouvelles tours de téléphonie mobile ou une meilleure infrastructure de communication pourraient être nécessaires, ainsi que pour se développer dans de nouvelles des zones géographiques qui peuvent être sous-représentées en matière de connectivité Internet et cellulaire.

Des compagnies d'assurance comme UnitedHealth Group, Anthem, Express Scripts Holding et State Farm Insurance Cos. – qui figurent toutes dans le top 40 du classement Fortune 500 – utilisent le SIG pour prévoir les risques et aider à déterminer les primes. Par exemple, un client qui vit dans une zone plus sujette aux tremblements de terre ou qui a peut-être une plus grande propension à la criminalité, se retrouverait dans un groupe à risque plus élevé et paierait des primes en conséquence. À l'inverse, un client vivant dans une zone à faible criminalité avec un risque minimal de catastrophes naturelles pourrait bénéficier de tarifs plus bas.


Enviromiques en sélection : applications et perspectives sur la sélection assistée envirotypique

Nous proposons l'application de l'enviromie à la pratique d'élevage, par laquelle la similitude entre les sites évalués sur une échelle « omique » des attributs environnementaux permet de prédire les performances génotypiques non observées.

Abstrait

Les études d'interaction génotype-environnement (IEG) en sélection végétale se sont principalement concentrées sur l'estimation de paramètres génétiques sur un nombre limité d'essais expérimentaux. Cependant, les techniques récentes des systèmes d'information géographique (SIG) ont ouvert de nouvelles frontières pour mieux comprendre et traiter les GEI. Ces avancées permettent d'augmenter la précision de la sélection sur tous les sites d'intérêt, y compris ceux où les essais expérimentaux n'ont pas encore été déployés. Ici, nous introduisons le terme enviromics, dans un cadre de sélection assistée envirotypique. En résumé, tout comme les génotypes aux marqueurs d'ADN, tout site particulier est caractérisé par un ensemble d'« envirotypes » à de multiples marqueurs « enviromiques » correspondant à des variables environnementales qui peuvent interagir avec le fond génétique, fournissant ainsi des reclassements de sélection informatifs pour des décisions optimisées sur environnements différents. Sur la base de données simulées, nous illustrons une méthode enviromique basée sur un index (le « GIS-GEI ») qui, en raison de sa résolution granulaire plus élevée que les méthodes standard, permet : (1) une correspondance précise des sites avec leurs génotypes les plus appropriés (2 ) une meilleure définition des zones de reproduction qui ont une forte corrélation génétique pour assurer des gains de sélection à travers les environnements et (3) une détermination efficace des meilleurs sites pour mener des expériences pour des analyses plus approfondies. Les scénarios environnementaux peuvent également être optimisés pour l'amélioration de la productivité et la gestion des ressources génétiques, en particulier dans les perspectives actuelles de changement climatique dynamique. L'envirotypage fournit une nouvelle classe de marqueurs pour les études génétiques, qui sont relativement peu coûteux, de plus en plus disponibles et transférables entre les espèces. Nous envisageons un avenir prometteur pour l'intégration d'approches enviromiques dans la sélection végétale lorsqu'elles sont couplées au génotypage/phénotypage de nouvelle génération et à une puissante modélisation statistique de la diversité génétique.


Votre partenaire sans compromis pour des solutions d'ingénierie durables.

Chaque projet exige notre engagement à concevoir la solution optimale, à maximiser les performances, à maintenir les coûts budgétaires et à dépasser les attentes. ESC est une société de conseil en génie électrique offrant une gamme complète de services, y compris la conception, la planification, l'intégration de systèmes de contrôle et d'automatisation, l'ingénierie structurelle et l'expertise en systèmes d'information géographique (SIG).

ESC a maintenu une philosophie depuis sa création en 1978 selon laquelle les gens comptent autant que les résultats. Notre entreprise détenue par des employés est composée d'ingénieurs, de spécialistes, de programmeurs, de concepteurs, de techniciens CAO, de techniciens de terrain et de personnel d'assistance qui se soucient de chaque client et de chaque projet. Les relations sont au cœur de tout ce que nous faisons et travailler ensemble fait la différence. Les gens investis dans les gens conduisent à de meilleurs résultats.

La perspicacité, la résolution créative de problèmes et un engagement indéfectible envers votre succès sont les fondements de l'ESC. Nous abordons chaque travail comme notre seul travail. Du lancement à l'achèvement, notre approche pratique, notre leadership ciblé et notre attention constante à la précision offrent une expérience client inégalée, vous garantissant de rester notre client à vie.