* Identificar marcadores genéticos asociados con rasgos deseables, como la resistencia a plagas y enfermedades y la tolerancia a factores estresantes ambientales.

* Desarrollar programas de reproducción para cruzar selectivamente abejas con los rasgos deseados, mejorando la salud y la resiliencia general de la población.

Modelado por superordenador:

* Simular la dinámica de las colonias de abejas, incluido el comportamiento de búsqueda de alimento, la reproducción y la propagación de enfermedades, para optimizar las estrategias de gestión.

* Predecir el impacto de los cambios ambientales, como el cambio climático y la pérdida de hábitat, en las poblaciones de abejas, ayudando en los esfuerzos de conservación.

Enfoque combinado:

* Utilice análisis de ADN para identificar abejas con rasgos deseables y luego incorpore estos individuos en modelos de supercomputadoras para estudiar los efectos de las estrategias de reproducción y manejo selectivo en la dinámica de la población de abejas.

* Desarrollar herramientas de apoyo a la toma de decisiones para apicultores, basadas en modelos de supercomputadoras, para optimizar la ubicación de las colmenas, las estrategias de búsqueda de alimento y las medidas de control de enfermedades.

Posibles resultados:

* Mejora de la salud y la resiliencia de las abejas, lo que lleva a una mayor producción de miel y polinización de cultivos.

* Mayor comprensión de la dinámica de la población de abejas y el impacto de los factores ambientales.

* Desarrollo de estrategias de conservación específicas para proteger las poblaciones de abejas silvestres.

* Mejora de los medios de vida para los apicultores y agricultores que dependen de la polinización de las abejas.