機械学習を用いた植物フェノタイピングで紐解く糸状菌の植物寄生・共生成立基盤

Research Project

Project/Area Number	24K23127
Research Category	Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	0602:Agricultural and environmental biology and related fields
Research Institution	The University of Tokyo
Principal Investigator	高木桃子東京大学, 大学院総合文化研究科, 助教 (61004734)
Project Period (FY)	2024-07-31 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000) Fiscal Year 2025: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000) Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Keywords	植物微生物相互作用 / 植物フェノタイピング
Outline of Research at the Start	植物は自然界に存在する多数の微生物と共存し生活している。微生物が宿主植物に対し成長促進を引き起こす場合には共生型、成長阻害を引き起こす場合は病原型 (寄生型) 菌株とされ、植物と微生物の関係性を理解するには共存時の宿主植物の表現型が重要な指標であった。そこで本研究では、効率的かつ正確なデータ取得を目的に、機械学習を用いた画像解析により糸状菌共存時の植物表現型の定量解析法を確立し、シロイヌナズナ野生系統と糸状菌との共存試験に適応する。結果を基に植物が如何にして共生型糸状菌を味方につける一方で、寄生型糸状菌の排除を試みるのか、その戦略的な生き様及びその結果生じる生育の変化を分子レベルで解明する。