GenomAI — Genomik Tahmin & AI Bitki Islahı Platformu
Bitki ıslahında genomik tahmin, marker analizi ve çaprazlama önerisini tek panelde toplayan bilimsel Ar-Ge platformu.
Kunde
Ar-Ge (tarım biyoteknoloji)
Start
Abschluss
Website
Beschreibung
Bitki ıslahında genomik tahmin, marker analizi ve çaprazlama önerisini tek panelde toplayan bilimsel Ar-Ge platformu.
Case Study
Herausforderung
Analizler ayrı ayrı betiklerle yürütülüyordu; aynı hesap farklı kişilerde farklı sonuç verebiliyordu. Ayrıca sonuçlar istatistik bilgisi olmayan ekip üyeleri için okunabilir değildi.
Ansatz
Hesaplama katmanını sürümlenebilir hale getirdik: hangi veriyle hangi parametrelerle çalıştığı kayıt altına alınıyor. Sonuçların yanına, çıktının ne anlama geldiğini anlatan bir özet eklendi.
Ergebnis
Aynı veri üzerinde tekrarlanabilir sonuçlar elde ediliyor; analiz sonucu artık bir betiğin çıktısı değil, kayıt altında bir deney. Ekip, sonuçları teknik olmayan paydaşlara aynı ekrandan gösterebiliyor.
Technologien
Next.js, Fastify, MySQL, Python, scikit-learn, Docker
Kernfunktionen
Genomik tahmin (GEBV) hesaplama
Marker ve ilişkilendirme analizi
Çaprazlama önerisi ve senaryo karşılaştırma
Deneme verisi yönetimi
Grafik ve rapor çıktıları
Verwendete Technologien
Next.js
Fastify
MySQL
Python
scikit-learn
Docker
Details
Genomik tahmin platformu, klasik tarla denemeleriyle yıllar süren ıslah döngüsünü veriyle kısaltmak için geliştirildi. Hesaplama, analiz ve öneri katmanları tek sistemde çalışıyor.
Proje hakkında
Islah programlarında veri zaten toplanır: tarla ölçümleri, laboratuvar sonuçları, genotip dosyaları. Sorun verinin yokluğu değil, farklı formatlarda ve farklı bilgisayarlarda durmasıdır. Proje bu dağınık veriyi tek bir hesaplama hattına bağladı.
genomik tahmin platformu projesinde çözülen sorun
Analizler ayrı ayrı betiklerle yürütülüyordu; aynı hesap farklı kişilerde farklı sonuç verebiliyordu. Ayrıca sonuçlar istatistik bilgisi olmayan ekip üyeleri için okunabilir değildi.
Nasıl çözdük
Hesaplama katmanını sürümlenebilir hale getirdik: hangi veriyle hangi parametrelerle çalıştığı kayıt altına alınıyor. Sonuçların yanına, çıktının ne anlama geldiğini anlatan bir özet eklendi.
- Veri formatları standartlaştırıldı ve içe aktarım yazıldı
- Tahmin ve analiz hattı sürümlenebilir biçimde kuruldu
- Görselleştirme ve karşılaştırma ekranları geliştirildi
- Sonuç özeti ve rapor çıktısı eklendi
Sonuçlar
Aynı veri üzerinde tekrarlanabilir sonuçlar elde ediliyor; analiz sonucu artık bir betiğin çıktısı değil, kayıt altında bir deney. Ekip, sonuçları teknik olmayan paydaşlara aynı ekrandan gösterebiliyor.
- Tekrarlanabilir hesaplama: parametreler ve veri sürümü kayıtlı
- Ekip içi ortak dil: aynı sonuç herkeste aynı
- Karar süresi kısaldı
- Rapor çıktısı paydaş sunumuna hazır
Kullanılan teknolojiler
- Next.js
- Fastify
- MySQL
- Python
- scikit-learn
- Docker
Platform 2026 itibarıyla Ar-Ge ekibinin günlük akışında kullanılıyor. Bu çalışma Guezel Web Design tarafından yürütülmüştür.
Sıkça Sorulan Sorular
Veriler kurum dışına çıkıyor mu?
Hayır. Kurulum kurumun kendi sunucusunda yapılabiliyor; bu durumda veri hiçbir aşamada dışarı çıkmıyor.
İstatistik bilgisi olmayan biri kullanabilir mi?
Evet. Sonuçların yanında düz metin özet üretiliyor; teknik ayrıntı isteyen için parametreler ayrıca görüntülenebiliyor.
İlgili sayfalar: Veri tahmin platformu · Özel yazılım geliştirme · Tüm referanslar · İletişim