DPR je softver koji implementira model regresije Dirichletovog procesa (DPR). za robusno genetsko predviđanje složenih svojstava s tipiziranim genotipovima. Dok većina postojećih GWAS modeli predviđanja koriste parametarske priorite, DPR koristi fleksibilni neparametarske prije veličine učinka SNP-a. Korištenjem neparametarskog modela DPR je prilagodljiv širokom spektru genetskih arhitektura i može postići robusno predviđanje performanse za niz složenih svojstava. DPR se može ugraditi pomoću dva komplementarna algoritmi: algoritam Monte Carlo Markovljevog lanca (MCMC) i srednja vrijednost varijacijski Bayesov (VB) aproksimacijski algoritam.