Jornada abierta sobre

Repositorio de datos de Investigación Agroalimentaria: el papel del INIA

Madrid, 26 de junio de 2015

09.00 Presentación • Por qué son necesarias las bases de datos en investigación agroalimentaria

y el plan de trabajo en el INIA. Manuel Lainez Andrés. Director del INIA. 09.15 Inicio de las Presentaciones

• 09.15 Repositorio Agroalimentario de I+D+i Forestal - Ricardo Alía. Investigador del INIA.

• 09.30 Contribución del CRF al repositorio de datos agroalimentarios del INIA - Lucía de la Rosa. Jefe de Servicio de Desarrollo del CRF.

• 09.45 Repositorio de datos agrícolas - Rosa Arroyo. Científico Titular de OPIs.

• 10.00 Datos útiles para la investigación en ganadería–Luis Gómez Raya. Investigador del Departamento de Mejora Genética Animal.

• 10.15 Consideraciones para un Repositorio de Datos de Investigación Agraria - Antonio Sánchez Padial. Jefe del Servicio de Biometría

10.30 Discusión 11.00 Fin de la Jornada

Repositorio de datos de Investigación Agroalimentaria: el papel del INIA

Madrid, 26 de junio de 2015

Repositorio de datos de Investigación Agroalimentaria: el papel del INIA

1. POR QUÉ BIG DATA EN INVESTIGACIÓN AGROALIMENTARIA: • ALGUNOS EJEMPLOS • LAS EXPERIENCIAS PREVIAS Y EL CONOCIMIENTO ACUMULADO

2. LA PROPUESTA DE TRABAJO DEL INIA

3. PASOS SIGUIENTES

Por qué son necesarias las bases de datos en investigación agroalimentaria y el plan de trabajo en el INIA

POR QUÉ BIG DATA EN INVESTIGACIÓN AGROALIMENTARIA: ALGUNOS EJEMPLOS

Modelizar la adaptación al cambio climático.

Complejidad de los sistemas: 1. Factores afectan: cultivo, suelo, agua, fertilización, climatología,

plagas y enfermedades, manejo del cultivo 2. Como interaccionan 3. Como sacar conclusiones sobre:

• Nuevas prácticas de manejo y gestión de cultivos • Mejores prácticas disponibles para un área • Extrapolar resultados en otras ubicaciones y condiciones agroclimáticas • Evaluar los efectos de los cambios en el clima • Desarrollar herramientas de predicción para la agricultura de precisión.

La modelización y la habilidad para combinar datos de diferentes fuentes

revolucionará la comprensión y los procedimientos de gestión de los recursos naturales (CGIAR, 2005)

POR QUÉ BIG DATA EN INVESTIGACIÓN AGROALIMENTARIA: ALGUNOS EJEMPLOS

Estudiar las interacciones genotipo ambiente en plantas y animales

1. Disponemos de muchos datos genómicos relacionados con

• Productividad • adaptación de diferentes estrés • resistencia a plagas y enfermedades, etc

2. Evaluar el efecto de esos genes comportamiento de los individuos en diferentes entornos ambientales.

3. Si identificamos plantas y animales portadores de esos genes en entornos determinados incorporamos información ambiental: suelo, clima, etc

4. Muchos de estos datos ya existen en BD.

5. Vamos a disponer de • muchos marcadores (datos derivados de las tecnologías omicas) • unos cientos de animales o plantas • ubicados en diferentes entornos ambientales

POR QUÉ BIG DATA EN INVESTIGACIÓN AGROALIMENTARIA: ALGUNOS EJEMPLOS

Conocimiento del comportamiento de las comunidades microbianas

1. Microorganismos que viven en el tracto intestinal de animales

2. El balance y la interacción entre ellos afecta a la digestión, a la nutrición, la inmunidad, la fisiología, la resistencia a enfermedades y, probablemente, al comportamiento de los propios animales.

3. En ese entorno hay millones de genes que interactúan entre ellos y con los del hospedador.

4. Pensar en cualquier tipo de análisis supone: iniciar una estrategia de acumular los datos que se vayan obteniendo, para realizar en el futuro un análisis global.

5. Son necesarias nuevas herramientas estadísticas.

POR QUÉ BIG DATA EN INVESTIGACIÓN AGROALIMENTARIA: LAS EXPERIENCIAS PREVIAS Y EL CONOCIMIENTO ACUMULADO

1. Información disponible en muchas bases de datos

2. La experiencia del GBIF en información sobre recursos naturales

3. En el pasado hemos perdido mucha información importante:

4. La publicación en determinadas revistas de alto impacto

5. Hay una corriente nueva en la que se citan los datos subidos a un repositorio de data

6. Iniciativas internacionales:

POR QUÉ BIG DATA EN INVESTIGACIÓN AGROALIMENTARIA: LAS EXPERIENCIAS PREVIAS Y EL CONOCIMIENTO ACUMULADO

1. Información disponible en muchas bases de datos: • Suelos • Climatología • Recursos genéticos vegetales, animales y forestales o microbianos • Redes de parcelas, • Gestión técnico económica • Red Agroasesor, con 6.000 parcelas de referencia

2. La experiencia del GBIF en información sobre recursos naturales

3. En el pasado hemos perdido mucha información importante:

4. La publicación en determinadas revistas de alto impacto

5. Hay una corriente nueva en la que se citan los datos subidos a un repositorio de data

6. Iniciativas internacionales:

POR QUÉ BIG DATA EN INVESTIGACIÓN AGROALIMENTARIA: LAS EXPERIENCIAS PREVIAS Y EL CONOCIMIENTO ACUMULADO

1. Información disponible en muchas bases de datos:

2. La experiencia del GBIF en información sobre recursos naturales • Datos • Metadatos asociados • Comparten información

3. En el pasado hemos perdido mucha información importante:

4. La publicación en determinadas revistas de alto impacto

5. Hay una corriente nueva en la que se citan los datos subidos a un repositorio de data

6. Iniciativas internacionales:

POR QUÉ BIG DATA EN INVESTIGACIÓN AGROALIMENTARIA: LAS EXPERIENCIAS PREVIAS Y EL CONOCIMIENTO ACUMULADO

1. Información disponible en muchas bases de datos:

2. La experiencia del GBIF en información sobre recursos naturales

3. En el pasado hemos perdido mucha información importante: • En los cajones de muchos despachos • En los ordenadores de investigadores y tecnológos

4. La publicación en determinadas revistas de alto impacto

5. Hay una corriente nueva en la que se citan los datos subidos a un repositorio de data

6. Iniciativas internacionales

POR QUÉ BIG DATA EN INVESTIGACIÓN AGROALIMENTARIA: LAS EXPERIENCIAS PREVIAS Y EL CONOCIMIENTO ACUMULADO

1. Información disponible en muchas bases de datos:

2. La experiencia del GBIF en información sobre recursos naturales

3. En el pasado hemos perdido mucha información importante:

4. La publicación en determinadas revistas de alto impacto • Están solicitando los datos brutos de la investigación con metadatos asociados,

para ser guardadas • Los repositorios de destino suelen ser americanos • Son privados

5. Hay una corriente nueva en la que se citan los datos subidos a un repositorio de data

6. Iniciativas internacionales:

POR QUÉ BIG DATA EN INVESTIGACIÓN AGROALIMENTARIA: LAS EXPERIENCIAS PREVIAS Y EL CONOCIMIENTO ACUMULADO

1. Información disponible en muchas bases de datos

2. La experiencia del GBIF en información sobre recursos naturales

3. En el pasado hemos perdido mucha información importante:

4. La publicación en determinadas revistas de alto impacto

5. Hay una corriente nueva en la que se citan los datos subidos a un repositorio de data

6. Iniciativas internacionales:

POR QUÉ BIG DATA EN INVESTIGACIÓN AGROALIMENTARIA: LAS EXPERIENCIAS PREVIAS Y EL CONOCIMIENTO ACUMULADO

1. Información disponible en muchas bases de datos:

2. La experiencia del GBIF en información sobre recursos naturales

3. En el pasado hemos perdido mucha información importante:

4. La publicación en determinadas revistas de alto impacto

5. Hay una corriente nueva en la que se citan los datos subidos a un repositorio de data

6. Iniciativas internacionales: • Big data: ARS, INRA, TEAGASC, G7 and G20 initiatives • Open data:

• GODAN: Global Open Data for Agriculture and Nutrition • CIARD: Coherence in Information for Agricultural Research for Development

• SCAR: promueve idea en Nuevo Bioeconomy foresight

LA PROPUESTA DE TRABAJO DEL INIA

1. Liderar la creación de un repositorio de datos agroalimentarios

2. El repositorio debe tener coherencia con

3. Debería incluir un repositorio para guardar, con garantía y seguridad

4. Pasos previos

LA PROPUESTA DE TRABAJO DEL INIA

1. Liderar la creación de un repositorio de datos agroalimentarios • Acordado en la reunión de la Comisión coordinadora de

investigación agraria

2. El repositorio debe tener coherencia con:

3. Debería incluir un repositorio para guardar, con garantía y seguridad

4. Pasos previos

LA PROPUESTA DE TRABAJO DEL INIA

1. Liderar la creación de un repositorio de datos agroalimentarios

2. El repositorio debe tener coherencia con: • Iniciativas internacionales • Iniciativas privadas: debe ser reconocido

3. Debería incluir un repositorio para guardar, con garantía y seguridad

4. Pasos previos

LA PROPUESTA DE TRABAJO DEL INIA

3. Incluir un repositorio para guardar, con garantía y seguridad: 1. Datos brutos de investigación de los artículos remitidos a nuestras

revistas. SJAR y FS:

2. Datos brutos de los proyectos de investigación financiados por INIA en la convocatoria 2015 y posteriores

3. Datos brutos de otras administraciones o empresas que deseen mantener en nuestra base una copia de datos de interés para investigación e innovación.

4. Plataforma para la búsqueda

LA PROPUESTA DE TRABAJO DEL INIA

3. Incluir un repositorio para guardar, con garantía y seguridad: 1. Datos brutos de investigación de los artículos remitidos a nuestras revistas.

SJAR y FS: • Protegidos y metadatados

2. Datos brutos de los proyectos de investigación financiados por INIA en la convocatoria 2015 y posteriores

3. Datos brutos de otras administraciones o empresas que deseen mantener en nuestra base una copia de datos de interés para investigación e innovación.

4. Plataforma para la búsqueda

LA PROPUESTA DE TRABAJO DEL INIA

3. Incluir un repositorio para guardar, con garantía y seguridad: 1. Datos brutos de investigación de los artículos remitidos a nuestras revistas.

SJAR y FS:

2. Datos brutos de los proyectos de investigación financiados por INIA en la convocatoria 2015 y posteriores • Protegidos y metadatados • Diferenciando los que han sido sometidos a peer review o no • Garantía temporal de disponibilidad exclusiva para investigador responsable,

pero con tiempo de carencia.

3. Datos brutos de otras administraciones o empresas que deseen mantener en nuestra base una copia de datos de interés para investigación e innovación.

4. Plataforma para la búsqueda

LA PROPUESTA DE TRABAJO DEL INIA

3. Incluir un repositorio para guardar, con garantía y seguridad: 1. Datos brutos de investigación de los artículos remitidos a nuestras revistas.

SJAR y FS: 2. Datos brutos de los proyectos de investigación financiados por INIA en la

convocatoria 2015 y posteriores

3. Datos brutos de otras administraciones o empresas que deseen mantener en nuestra base una copia de datos de interés para investigación e innovación. • Protegidos y metadatados

4. Plataforma para la búsqueda

LA PROPUESTA DE TRABAJO DEL INIA

3. Incluir un repositorio para guardar, con garantía y seguridad: 1. Datos brutos de investigación de los artículos remitidos a nuestras revistas.

SJAR y FS:

2. Datos brutos de los proyectos de investigación financiados por INIA en la convocatoria 2015 y posteriores

3. Datos brutos de otras administraciones o empresas que deseen mantener en nuestra base una copia de datos de interés para investigación e innovación.

4. Plataforma para la búsqueda de: • los datos disponibles en diferentes administraciones españolas para el sector

agroalimentario • los datos públicos o privados, protegidos o no, que deseen guardarse en

nuestra base

LA PROPUESTA DE TRABAJO DEL INIA

1. Liderar la creación de un repositorio de datos agroalimentarios

2. El repositorio debe tener coherencia con:

3. Debería incluir un repositorio para guardar, con garantía y seguridad:

4. Pasos previos: • Trabajos del grupo de investigadores del INIA iniciados en junio 2014 • Trabajos del Area de Informática iniciados en enero de 2015 • Reuniones con Telefónica y Tragsa en abril y mayo de 2015

PASOS SIGUIENTES

1. Crear una comisión de seguimiento del proyecto

2. Grupo de trabajo científico

3. Grupo de trabajo informático

4. Calendario

PASOS SIGUIENTES

1. Crear una comisión de seguimiento del proyecto 1. Grupo de trabajo científico 2. Grupo de trabajo informático 3. Comité de dirección del INIA

2. Grupo de trabajo científico

3. Grupo de trabajo informático

4. Calendario

PASOS SIGUIENTES

1. Crear una comisión de seguimiento del proyecto

2. Grupo de trabajo científico 1. Apoyar al grupo informático 2. Elaborar condiciones de depósito de los datos en el repositorio 3. Integrado por las personas que han formado parte hasta ahora

3. Grupo de trabajo informático

4. Calendario

PASOS SIGUIENTES

1. Crear una comisión de seguimiento del proyecto

2. Grupo de trabajo científico

3. Grupo de trabajo informático • Analizar las herramientas disponibles • Contrastar con el grupo científico las necesidades • Establecer un cronograma de trabajo • Proponer un pliego de condiciones técnicas:

1. Para el repositorio 2. Para la herramienta de búsqueda

4. Calendario

PASOS SIGUIENTES

1. Crear una comisión de seguimiento del proyecto

2. Grupo de trabajo científico

3. Grupo de trabajo informático

4. Calendario 1. Definir condiciones de depósito de datos en el repositorio:

diciembre 2015 2. Lanzar el pliego de contratación del repositorio: febrero 2016 3. Lanzar el pliego de contratación de la plataforma de búsqueda:

junio 2016