Новий обчислювальний підхід під назвою dynamicGP поєднує геномне прогнозування з динамічним модальним розкладанням для прогнозування ознак рослин під час розвитку. Цей метод вирішує проблему прогнозування того, як спостережувані ознаки рослини (фенотип) змінюються з часом, що залежить від генетичних факторів, умов навколишнього середовища та їх взаємодії.
Дослідники з Інституту молекулярної фізіології рослин Макса Планка та Інституту генетики рослин та досліджень сільськогосподарських культур імені Лейбніца продемонстрували, що dynamicGP пропонує точніші прогнози, ніж попередні методи. Використовуючи генетичні маркери та дані фенотипування з високою пропускною здатністю з кукурудзи та Arabidopsis thaliana, dynamicGP може передбачити сукупність ознак. Здатність прогнозувати ознаки з меншою спадковою варіацією з часом дозволяє робити більш надійні заяви про передбачуваність протягом усього розвитку.
dynamicGP полегшує вивчення взаємодій між генотипом і фенотипом, відкриваючи шлях для покращення точності прогнозування агрономічно значущих ознак. Майбутні розробки можуть включати екологічні фактори, удосконалюючи підхід і значно впливаючи на селекцію сортів рослин, адаптованих до конкретних регіонів, і покращуючи точне землеробство.