Eesti Maaülikooli taimekasvatuse ja taimebioloogia õppetooli tenuuriprofessor Ülo Niinemets nentis, et taimede paljunemisprotsess on lühike ja tundlik. Näiteks võivad kevadised kuumalained ja külmunud muld raskendada taimedel vee saamist. See omakorda põhjustab reproduktiivorganite ülekuumenemist ja väärarenguid.

Samuti võib tekkida tolmeldajate ja taimede õitsemisaja vahelise sünkroonsuse kadu, mis toob kaasa viljatust. "Taim on valmis ja võiks tolmeldada, aga mesilased on kõik veel tarudes, kimalased on maa sees ja jääbki tolmeldamata," kirjeldas professor saates "Labor".

Kuigi Eestis pole taoliste probleemide esinemissagedus veel märkimisväärne, mõjutavad ekstreemsed ilmastikuolud siiski olulisi põllukultuure, nagu talirapsi ja teravilju. "Rapsi puhul sõltub saagikus sellest, kui hästi taim talvitub ja kui palju on mullas vett. Teraviljad on tuultolmlejad ja tuul ikka puhub. Sellega probleeme ei ole, aga õite moodustamise hetkel võib probleeme olla küll," selgitas Niinemets.

Niinemets märkis, et praegu on vähe lahendusi taimede paljunemise kaitseks ekstreemsete tingimuste eest. Üks võimalus taimede kliimakindlamaks muutmiseks on järjestada põllukultuuride genoome ning üritada selle põhjal välja valida kõige leplikumad taimed. Niinemets nentis aga, et kuigi olulisi geene leiab võrdlemisi kerge vaevaga üles, võivad juba paaritähelised erinevused geneetilises koodis mõjutada nende geenide toimimist.

Nõnda tuleb pöörata rohkem tähelepanu nende geenide täpsetele avaldumismustritele. "Tööd tehakse kuumastressi suhtes vastupidavamate geenivariantide leidmiseks, mis saaks hakkama ükskõik millisel temperatuuril. [...] Need [geeniekspressiooni regulaatorid] lülitavad teatud protsesse sisse ja välja ning need kõik peavad õigel ajal toimima," lisas professor.

Kuigi geeniuuringud on andnud uusi teadmisi, rõhutas Niinemets, et saadud tulemuste rakendamine praktikas võtab aega. Meelepäraste geenivariantide leidmine ja uute põllukultuuride kasvatamine nõuab pikaajalisi katseid ja hindamist.

Olemasolevaid andmeid võib aidata mõtestada ka tehisintellekt, kuid Niinemetsa sõnul on andmete tõlgendamisel ja tuleviku ennustamisel piirangud. "Tehisintellekt saab kogutud teadmisi sünteesida, kuid eksperimente ja praktilist tööd see ei asenda," tõdes ta.