dynamicGPと呼ばれる新しい計算アプローチは、ゲノム予測と動的モード分解を組み合わせて、発生中の植物の特性を予測します。この方法は、植物の観察可能な特性（表現型）が時間とともにどのように変化するかを予測するという課題に対処します。これは、遺伝的要因、環境条件、およびそれらの相互作用によって影響を受けます。
マックスプランク分子植物生理学研究所とライプニッツ植物遺伝学および作物植物研究研究所の研究者は、dynamicGPが以前の方法よりも正確な予測を提供することを示しました。トウモロコシとシロイヌナズナからの遺伝的マーカーとハイスループット表現型データの使用により、dynamicGPは特性の全体を予測できます。時間の経過とともに遺伝率の変動が少ない特性を予測する能力により、開発全体を通して予測可能性に関するより信頼性の高いステートメントが可能になります。
dynamicGPは、遺伝子型と表現型の間の相互作用の研究を促進し、農業的に関連する特性の予測精度の向上への道を開きます。将来の開発では、環境要因を取り入れ、アプローチを洗練し、特定の地域に適応した植物品種の育種に大きな影響を与え、精密農業を改善する可能性があります。