| 研究課題/領域番号 |
18K05907
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分41040:農業環境工学および農業情報工学関連
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| 研究機関 | 宮崎大学 |
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研究代表者 |
圖師 一文 宮崎大学, 農学部, 教授 (50435377)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | トマト / 機能性成分 / 予測モデル / アスコルビン酸 / ポリフェノール / 抗酸化活性 / 栽培環境 / 農業データ / ビタミンC / 農業ビッグデータ / 光環境 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は，実際の栽培現場から得られる農業ビッグデータを利用しトマトの機能性成分含量向上のための条件探索および含量予測モデルを作成し，そのメカニズムの解明をふまえて検証することを目的とした．研究の結果，実際の栽培現場から得られる農業ビッグデータを利用しトマトの機能性成分（アスコルビン酸，ポリフェノールおよび抗酸化活性）向上のための光環境の重要性を明らかにできるとともに，含量予測モデルを構築できた．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
トマトは機能性成分が豊富な野菜の一つであるが，その含量を予測する技術は未開発である．トマトの収量や生育の予測モデルは国内外の多くの研究グループが進めているが，機能性成分含量予測モデルを構築した研究成果は国内外を見渡しても無く，本研究が初めてである．これらのことから，本研究で得られた知見は，我が国のデータ駆動型スマート農業技術への貢献だけでなく，機能性成分における新たな研究の幕開けとなる大きなインパクトを持つ．
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