Uma nova abordagem computacional chamada dynamicGP combina a predição genômica com a decomposição de modo dinâmico para prever as características das plantas durante o desenvolvimento. Este método aborda o desafio de prever como as características observáveis de uma planta (fenótipo) mudam ao longo do tempo, o que é influenciado por fatores genéticos, condições ambientais e suas interações.
Pesquisadores do Instituto Max Planck de Fisiologia Molecular de Plantas e do Instituto Leibniz de Genética Vegetal e Pesquisa de Plantas Cultivadas demonstraram que o dynamicGP oferece previsões mais precisas do que os métodos anteriores. Ao usar marcadores genéticos e dados de fenotipagem de alto rendimento de milho e Arabidopsis thaliana, o dynamicGP pode prever a totalidade das características. A capacidade de prever características com menos variação de herdabilidade ao longo do tempo permite declarações mais confiáveis sobre a previsibilidade ao longo do desenvolvimento.
O dynamicGP facilita o estudo das interações entre genótipo e fenótipo, abrindo caminho para uma precisão de previsão aprimorada de características agronomicamente relevantes. Desenvolvimentos futuros podem incorporar fatores ambientais, refinando a abordagem e impactando significativamente o melhoramento de variedades de plantas adaptadas a regiões específicas e melhorando a agricultura de precisão.