Một phương pháp tính toán mới có tên dynamicGP kết hợp dự đoán bộ gen với phân tích thành phần động để dự đoán các đặc điểm của cây trồng trong quá trình phát triển. Phương pháp này giải quyết thách thức dự đoán sự thay đổi theo thời gian của các đặc điểm quan sát được của cây trồng (kiểu hình), bị ảnh hưởng bởi các yếu tố di truyền, điều kiện môi trường và tương tác của chúng.
Các nhà nghiên cứu tại Viện Sinh lý Thực vật Phân tử Max Planck và Viện Di truyền Thực vật và Nghiên cứu Cây trồng Leibniz đã chứng minh rằng dynamicGP đưa ra các dự đoán chính xác hơn so với các phương pháp trước đây. Bằng cách sử dụng các dấu ấn di truyền và dữ liệu kiểu hình thông lượng cao từ ngô và Arabidopsis thaliana, dynamicGP có thể dự đoán toàn bộ các đặc điểm. Khả năng dự đoán các đặc điểm với ít biến đổi di truyền hơn theo thời gian cho phép đưa ra các tuyên bố đáng tin cậy hơn về khả năng dự đoán trong suốt quá trình phát triển.
dynamicGP tạo điều kiện thuận lợi cho việc nghiên cứu các tương tác giữa kiểu gen và kiểu hình, mở đường cho việc cải thiện độ chính xác dự đoán của các đặc điểm liên quan đến nông học. Các phát triển trong tương lai có thể kết hợp các yếu tố môi trường, tinh chỉnh phương pháp tiếp cận và tác động đáng kể đến việc nhân giống các giống cây trồng thích nghi với các khu vực cụ thể và cải thiện nông nghiệp chính xác.