Il WP4 ha lo scopo di analizzare e integrare i dati raccolti dai WP2 e WP3. WP2 e WP3 produrranno infatti un insiemi di dati omici e non-omici, compresi dati trascrittomici, ionomici , microbiomici, metabolomici, fisiologici e biochimici. Per garantire la sinergia delle informazioni raccolte e avere l'opportunità di ottenere nuove intuizioni rispetto all'obiettivo principale di questa proposta, i dati devono essere analizzati non solo per disciplina ma anche collettivamente. I progressi delle tecnologie ad alto rendimento e delle omiche hanno guidato lo sviluppo di strumenti per analizzare i dati molto grandi generati e per integrare/correlare essi con metadati e qualsiasi dato fisiologico e biochimico disponibile. Degno di nota, l'uso di approcci multivariati rappresenta un potente modo per esplorare grandi insiemi di dati e inferire la distribuzione dei dati in base alle condizioni/trattamenti. Di recente, è stata applicata una diversa pipeline statistica per studiare le interazioni Genotipo x Ambiente (GxE) nelle viti cresciute in campo. La pipeline di data-mining consente di riassumere le relazioni più importanti all'interno dell'insieme di dati, concentrandosi sull'impatto quantitativo della fenologia, del genotipo e dell'ambiente (e delle interazioni tra di loro) sull'espressione genica. Strumenti e approcci statistici simili verranno esplorati nel nostro progetto per integrare insiemi i dati e i risultati, e per discriminare il contributo di specifiche condizioni (ad esempio, regimi idrici e fertilizzazioni azotate) alle risposte fisiologiche e molecolari osservate e identificare i protagonisti chiave di tali risposte (ad esempio, geni marcatore del deficit idrico e/o della disponibilità nutrizionale).