イネRILの高密度遺伝子型情報を利用した深層学習によるメンデル遺伝形質値の探索

Research Project

Project/Area Number	24K08851
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 39010:Science in plant genetics and breeding-related
Research Institution	The University of Shiga Prefecture
Principal Investigator	清水顕史滋賀県立大学, 環境科学部, 准教授 (40409082)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2024: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
Keywords	遺伝育種学 / 深層学習
Outline of Research at the Start	研究室で整備したRILsとその高密度遺伝子型情報および、画像分類の技術で既に社会実装されえている深層学習（ディープラーニング）技術を利用し、新規の形質値探索手法を確立する。具体的には、イネのデジタル画像または人間が可視化できないハイパースペクトルイメージから、人手に教師データを使わず高密度遺伝子座多型による分類で深層学習を行い、メンデル遺伝性の形質値を抽出する方法の確立に挑戦する。