Un nuevo enfoque computacional llamado dynamicGP combina la predicción genómica con la descomposición de modo dinámico para predecir los rasgos de las plantas durante el desarrollo. Este método aborda el desafío de predecir cómo cambian con el tiempo los rasgos observables de una planta (fenotipo), lo que está influenciado por factores genéticos, condiciones ambientales y sus interacciones.
Investigadores del Instituto Max Planck de Fisiología Molecular de Plantas y del Instituto Leibniz de Genética Vegetal e Investigación de Plantas de Cultivo han demostrado que dynamicGP ofrece predicciones más precisas que los métodos anteriores. Mediante el uso de marcadores genéticos y datos de fenotipado de alto rendimiento de maíz y Arabidopsis thaliana, dynamicGP puede predecir la totalidad de los rasgos. La capacidad de predecir rasgos con menos variación de heredabilidad a lo largo del tiempo permite afirmaciones más fiables sobre la predictibilidad durante todo el desarrollo.
dynamicGP facilita el estudio de las interacciones entre el genotipo y el fenotipo, allanando el camino para una precisión de predicción mejorada de los rasgos agronómicamente relevantes. Los desarrollos futuros podrían incorporar factores ambientales, refinando el enfoque e impactando significativamente en la cría de variedades de plantas adaptadas a regiones específicas y mejorando la agricultura de precisión.