深層学習を活用した「倍数体らしさ」の定量的評価と倍数性育種の効率化

• Project/Area Number: 25K18229
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 39030:Horticultural science-related
• Research Institution: Hokkaido University
• Principal Investigator: 中野 有紗 北海道大学, 北方生物圏フィールド科学センター, 特任助教 (90966087)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2027: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2026: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000); Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: 倍数性 / 倍数性育種 / 深層学習

Outline of Research at the Start

倍数体は「ギガス効果」と呼ばれる農業的に有用な形質を示し、植物育種に利用されている。しかし、倍数体作出は労力と期間を要する上に、各倍数体の特徴や倍数体間の差異は十分に解明されていない。倍数体作出の効率化と、倍数体の特徴および相違点の明らかにすることは、倍数性育種の課題解決に寄与するだけでなく、「ギガス効果」に関する新たな知見を提供し得る。本研究では倍数体作出過程の画像を用いて倍数性を予測する深層学習モデルを構築し、倍数体作出の効率化を図る。また、モデルが抽出した画像の「特徴量」を用いて、各倍数体の形態的特徴を表す「倍数体らしさ」の定量的評価を実現し、倍数体の特徴と倍数体間の差異の解明を目指す。