El Programa de Mejoramiento Genético de Arroz de INIA (PMGA) tiene como objetivo obtener mejores cultivares de arroz para el sector productivo. Para ello genera líneas experimentales que son evaluadas durante múltiples años, seleccionando en base al comportamiento fenotípico evaluado en ensayos de campo y laboratorio. Estos fenotipos observados son utilizados para estimar el valor genético de las líneas, en base al cual se realiza la selección. La precisión de esta selección depende de la calidad de los ensayos, el número de repeticiones, localidades y años de evaluación, y la magnitud de efectos y variabilidad debida a factores ambientales (año, localidad), de interacción genotipo por ambiente (respuesta diferencial de las líneas a los ambientes), y la residual. Cuantificar estas fuentes en cada etapa del proceso de mejoramiento permitiría encontrar la distribución de recursos que maximice la ganancia genética con menores costos y tiempo. Para ello se requiere el análisis conjunto de ensayos a través de múltiples años y ambientes. Sin embargo, actualmente los ensayos del PMGA son analizados por separado debido a que los datos están fragmentados en una multiplicidad de soportes y formatos que impiden su análisis conjunto. Esta sub-utilización de la información disminuye la precisión de las estimaciones y por ende la ganancia genética y la eficiencia del PMGA. El objetivo de este proyecto es mejorar la eficiencia del PMGA mediante: 1) la consolidación de todos los datos generados por el PMGA; 2) el análisis conjunto de toda la información para seleccionar mejor las líneas experimentales, mejorando la ganancia genética y la estimación de los parámetros genéticos del PMGA, y 3) utilizar estos valores reales para simular estructuras alternativas del programa e identificar aquellas maximicen la ganancia genética disminuyendo el tiempo y recursos requeridos.