Genetische diversiteit is een krachtig instrument om gewassen aan te passen aan een veranderend klimaat. Maar om de beste kandidaten in het plantenveredelingsproces te selecteren, moet men de complexe biochemische netwerken die ten grondslag liggen aan plantengroei en -ontwikkeling kennen en begrijpen. Hiervoor hebben onderzoekers van de North Carolina State University (VS), het het VIB-UGent Centrum voor Planten Systeembiologie en ILVO (België) tools ontwikkeld, waaronder een deep learning model, die de functionaliteit van eiwitten voorspellen, zelfs in niet-model organismen. Het VIB meldt dat dit een aanzienlijke vooruitgang is in de systeembiologie en biedt betrouwbaardere voorspellingen over welke locaties in het genoom bijdragen tot gewasverbetering.
De studie verschijnt in Nature Communication en het artikel is hier te lezen.