Un nuovo approccio computazionale chiamato dynamicGP combina la predizione genomica con la decomposizione modale dinamica per prevedere le caratteristiche delle piante durante lo sviluppo. Questo metodo affronta la sfida di prevedere come i tratti osservabili di una pianta (fenotipo) cambiano nel tempo, il che è influenzato da fattori genetici, condizioni ambientali e le loro interazioni.
I ricercatori del Max Planck Institute of Molecular Plant Physiology e del Leibniz Institute of Plant Genetics and Crop Plant Research hanno dimostrato che dynamicGP offre previsioni più accurate rispetto ai metodi precedenti. Utilizzando marcatori genetici e dati di fenotipizzazione ad alta produttività da mais e Arabidopsis thaliana, dynamicGP può prevedere la totalità dei tratti. La capacità di prevedere i tratti con una minore variazione di ereditabilità nel tempo consente affermazioni più affidabili sulla prevedibilità durante tutto lo sviluppo.
dynamicGP facilita lo studio delle interazioni tra genotipo e fenotipo, aprendo la strada a una maggiore precisione di previsione dei tratti agronomicamente rilevanti. Sviluppi futuri potrebbero incorporare fattori ambientali, perfezionando l'approccio e avendo un impatto significativo sulla selezione di varietà vegetali adattate a regioni specifiche e migliorando l'agricoltura di precisione.