Presentación Educación Superior

María Fernanda Gaytán Romero

COMO SE RELACIONAN LAS TIC'S CON LA GENÓMICA

Relación entre las tecnologias de la información y comunicación con la genómica.

Índice

Introducción

Objetivos

Desarrollo

Conclusiones

Referencias

Introducción

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Las Tic's en la Genómica.

Las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC's) han revolucionado la forma en que la genómica alimentaria se desarrolla, facilitando el análisis y la gestión de grandes volúmenes de datos genéticos. Las TIC's, que incluyen herramientas digitales avanzadas como el almacenamiento en la nube, la bioinformática, la inteligencia artificial y el análisis de datos, han acelerado la investigación y aplicación de la genómica en la mejora de alimentos, la salud pública, y la sostenibilidad.

Examinar el papel de la bioinformática y la inteligencia artificial en el diseño y mejoramiento de cultivos y ganado.

Objetivos

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Objetivo 1

Explicar cómo las TIC's facilitan el almacenamiento y análisis de datos genómicos en la genómica alimentaria.

Objetivo 2

Objetivo 3

Analizar el impacto de las TIC's en la mejora de la sostenibilidad y seguridad alimentaria.

Objetivo 4

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Explorar cómo las TIC's promueven la trazabilidad y transparencia en la cadena de suministro alimentaria.

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01

Estructura del tema

LAs Tic's en la genómica

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CLa genómica alimentaria genera grandes volúmenes de datos sobre las secuencias de ADN de cultivos, animales y microorganismos. Las TIC's, especialmente en bioinformática, permiten almacenar, gestionar y analizar estos datos de manera eficiente. Algunas de las herramientas clave incluyen:Plataformas de almacenamiento en la nube que permiten almacenar secuencias genómicas y otros datos biológicos de manera accesible.Bases de datos genómicas, como GMO Compass y CropBase, que almacenan información sobre cultivos y organismos modificados genéticamente, permitiendo a los investigadores acceder a información crítica para el mejoramiento y la trazabilidad de los alimentos.

eAdemás, las herramientas de bioinformática como BLAST, Geneious o Genome Analysis Toolkit permiten el análisis de secuencias para identificar genes que afectan características deseables, como la resistencia a enfermedades, el rendimiento de los cultivos y la calidad de los alimentos.

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Bioinformática e inteligencia artificial en el mejoramiento de cultivos y ganado

¿Las TIC's han mejorado la eficiencia del mejoramiento genético de cultivos y ganado mediante el uso de algoritmos avanzados, inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático. Estos avances permiten:

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Identificar genesclave.

Desarrollar cultivos genéticamente modificados.

Optimizar la selección genética de animales.

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Conclusión

Las TIC's están transformando la genómica alimentaria de manera significativa, proporcionando herramientas avanzadas para almacenar, gestionar y analizar los datos genéticos de cultivos, ganado y microorganismos. Esta revolución tecnológica ha permitido mejorar el rendimiento y resistencia de los cultivos y animales, lo que contribuye a la seguridad alimentaria y la sostenibilidad en la producción de alimentos.El uso de bioinformática e inteligencia artificial ha acelerado el proceso de mejora genética, permitiendo la creación de productos alimenticios más nutritivos, resistentes y adaptados a las condiciones del cambio climático. Además, las TIC's facilitan la trazabilidad de los alimentos, mejorando la seguridad alimentaria y ofreciendo mayor transparencia al consumidor.En conjunto, las TIC's y la genómica alimentaria ofrecen una gran promesa para el futuro de la producción alimentaria, la sostenibilidad y la salud pública global.

Referencias

• FAO (2022). Biotechnology and its potential role in food and agriculture. Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura. Recuperado de https://www.fao.org.

• Kumar, A., & Sharma, R. (2021). Applications of Genomics in Agriculture: Tools and Techniques for Sustainable Food Production. Springer.

• GMO Compass (2023). Genomic Innovations in Agriculture. Recuperado de https://www.gmo-compass.org.

• Zhao, L., & Wang, X. (2022). AI and Data Integration in Genomic Agriculture: Current Trends and Future Perspectives. Trends in Biotechnology, 40(3), 309-320.

Muchas Gracias

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