Новый вычислительный подход под названием dynamicGP сочетает в себе геномное прогнозирование с динамическим модовым разложением для прогнозирования признаков растений в процессе развития. Этот метод решает задачу прогнозирования того, как наблюдаемые признаки растения (фенотип) изменяются с течением времени, что зависит от генетических факторов, условий окружающей среды и их взаимодействий.
Исследователи из Института молекулярной физиологии растений Макса Планка и Института генетики растений и исследований сельскохозяйственных культур Лейбница продемонстрировали, что dynamicGP предлагает более точные прогнозы, чем предыдущие методы. Используя генетические маркеры и данные фенотипирования высокой пропускной способности из кукурузы и Arabidopsis thaliana, dynamicGP может предсказать совокупность признаков. Способность предсказывать признаки с меньшей изменчивостью наследуемости с течением времени позволяет делать более надежные заявления о предсказуемости на протяжении всего развития.
dynamicGP облегчает изучение взаимодействий между генотипом и фенотипом, открывая путь к повышению точности прогнозирования агрономически значимых признаков. Будущие разработки могут включать экологические факторы, совершенствуя подход и оказывая значительное влияние на селекцию сортов растений, адаптированных к конкретным регионам, и улучшая точное земледелие.