डायनेमिकजीपी नामक एक नया कम्प्यूटेशनल दृष्टिकोण विकास के दौरान पौधे के लक्षणों की भविष्यवाणी करने के लिए जीनोमिक भविष्यवाणी को गतिशील मोड अपघटन के साथ जोड़ता है। यह विधि इस चुनौती का समाधान करती है कि समय के साथ पौधे के देखने योग्य लक्षण (फेनोटाइप) कैसे बदलते हैं, जो आनुवंशिक कारकों, पर्यावरणीय परिस्थितियों और उनकी बातचीत से प्रभावित होते हैं।
मैक्स प्लैंक इंस्टीट्यूट ऑफ मॉलिक्यूलर प्लांट फिजियोलॉजी और लाइबनिज इंस्टीट्यूट ऑफ प्लांट जेनेटिक्स एंड क्रॉप प्लांट रिसर्च के शोधकर्ताओं ने प्रदर्शित किया है कि डायनेमिकजीपी पिछले तरीकों की तुलना में अधिक सटीक भविष्यवाणियां प्रदान करता है। मक्का और अराबिडोप्सिस थालियाना से आनुवंशिक मार्करों और उच्च-थ्रूपुट फेनोटाइपिंग डेटा का उपयोग करके, डायनेमिकजीपी लक्षणों की समग्रता की भविष्यवाणी कर सकता है। समय के साथ कम आनुवंशिकता भिन्नता वाले लक्षणों की भविष्यवाणी करने की क्षमता पूरे विकास के दौरान पूर्वानुमान क्षमता के बारे में अधिक विश्वसनीय बयान सक्षम करती है।
डायनेमिकजीपी जीनोटाइप और फेनोटाइप के बीच बातचीत के अध्ययन को सुविधाजनक बनाता है, जिससे कृषि संबंधी प्रासंगिक लक्षणों की भविष्यवाणी सटीकता में सुधार का मार्ग प्रशस्त होता है। भविष्य के विकास में पर्यावरणीय कारकों को शामिल किया जा सकता है, जिससे दृष्टिकोण को परिष्कृत किया जा सकता है और विशिष्ट क्षेत्रों के अनुकूल पौधे की किस्मों के प्रजनन और सटीक कृषि में सुधार पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ सकता है।