Development of the evaluation method for the field resistance to Citrus melanose using AI technology and identification the QTL region related to the resistance.

Research Project

Project/Area Number	23K05217
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 39030:Horticultural science-related
Research Institution	National Agriculture and Food Research Organization
Principal Investigator	野中圭介国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 果樹茶業研究部門, グループ長 (00442773)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000) Fiscal Year 2025: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000) Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000) Fiscal Year 2023: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Keywords	果樹育種 / カンキツ / 黒点病 / AI / QTL
Outline of Research at the Start	カンキツの最重要病害のカンキツ黒点病において真性抵抗性を持つ品種は見つかっておらず抵抗性育種を進めるには圃場抵抗性の導入が有効である。これまでに圃場抵抗性の品種間差異や遺伝要因は明らかになっていないが、黒点病の発病程度が分離する交雑実生集団を見出した。しかし、黒点病の病徴は多様で、高度な遺伝解析を行うには客観的な抵抗性評価法の確立が欠かせない。そこで本研究ではAIによる画像解析手法を用いて客観的な評価法を確立し、量的形質遺伝子座（QTL）解析を用いて圃場抵抗性に寄与するQTLを同定し、選抜マーカーを開発する。