Depuis plusieurs années, de nombreux efforts ont été entrepris pour produire des données de génétique et de génomique à grande échelle. Pour tirer pleinement avantage de ces données, différents niveaux d'intégration sont nécessaires. La cartographie des QTLs peut être réalisée sur différentes populations ou lignées pures (F3; RILs etc.). Des méthodes ont été conçues pour construire une carte consensus à partir de carte génétiques et de cartes positionnant les QTLs, rendant ainsi la recherche de co-localisation entre gènes et QTLs plus facile. L'accumulation de QTLs indépendants dans certaines régions de la carte consensus soulève la question du nombre de QTLs sous-jacent. Des méthodes de meta-analyse de QTLs ont été developpées 1) pour prédire le nombre de QTL (metaQTL) représentés par un groupe de QTLs expérimentaux 2) tirer pleinement avantage d'un groupe d'expériences indépendantes pour affiner la position des QTLs. Ces méthodes on été implémentées dans BioMercator v2,1grâce au support de Genoplante et du Generation Challenge Program (GCP).[br/] BioMercator v3 inclus de nouveaux algorithmes de compilation de cartes génétiques et de meta-analyses provenant du paquet MetaQTL. Ces nouveaux algorithmes permettent de surpasser certaines limitations. La compilation de cartes génétiques est à présent réalisée en une étape, quelque soit le nobre de cartes à compiler. Il n'existe plus de limitation sur le nombre de metaQTLs dans une analyse. Les QTLs sont associés au metaQTL avec une probabilité. L'interface graphique a été améliorée et offre de nouvelles options d'affichage (représentation compacte de l'information) et des outils de zoom.