| Project/Area Number |
23K26893
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| Project/Area Number (Other) |
23H02200 (2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 39020:Crop production science-related
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| Research Institution | National Agriculture and Food Research Organization |
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Principal Investigator |
吉田 ひろえ 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 中日本農業研究センター, 上級研究員 (90546920)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
寺谷 諒 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 本部, 研究員 (60781698)
中川 博視 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業情報研究センター, エグゼクティブリサーチャー (90207738)
矢部 志央理 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 作物研究部門, 主任研究員 (60767771)
岡村 昌樹 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 中日本農業研究センター, 主任研究員 (00757908)
山崎 将紀 新潟大学, 自然科学系, 教授 (00432550)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥18,850,000 (Direct Cost: ¥14,500,000、Indirect Cost: ¥4,350,000)
Fiscal Year 2025: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000)
Fiscal Year 2024: ¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2023: ¥7,540,000 (Direct Cost: ¥5,800,000、Indirect Cost: ¥1,740,000)
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| Keywords | 作物モデル / 気候変動 / AI / ゲノミックプレディクション |
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| Outline of Research at the Start |
近年ゲノム情報をもとに作物の特徴を効率よく改変する‘デザイン育種’が現実のものとなってきた。一方で、気候変動に対する作物収量の変動は現象が複雑で、適応の‘デザイン’が極めて難しいのが現状である。本申請課題では、作物生育モデルを機械学習のアルゴリズムに知識層として注入するＡＩの開発を行って、遺伝子型から作物の環境応答を予測する品種設計シミュレーターを開発し、「遺伝子型のデザインにより、作物の環境変動への適応性がどのように変動するか」を明らかにすることを目的とする。
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