| 研究課題/領域番号 |
20H00437
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分41:社会経済農学、農業工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
中西 友子 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 特任教授 (30124275)
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| 研究分担者 |
二瓶 直登 福島大学, 食農学類, 教授 (50504065)
岩田 錬 東北大学, 先端量子ビーム科学研究センター, 名誉教授 (60143038)
杉田 亮平 名古屋大学, アイソトープ総合センター, 講師 (60724747)
青木 直大 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 教授 (70466811)
廣瀬 農 星薬科大学, 薬学部, 准教授 (90708372)
森野 佳生 九州大学, 総合理工学研究院, 准教授 (90712737)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
44,330千円 (直接経費: 34,100千円、間接経費: 10,230千円)
2024年度: 7,800千円 (直接経費: 6,000千円、間接経費: 1,800千円)
2023年度: 9,100千円 (直接経費: 7,000千円、間接経費: 2,100千円)
2022年度: 9,100千円 (直接経費: 7,000千円、間接経費: 2,100千円)
2021年度: 9,100千円 (直接経費: 7,000千円、間接経費: 2,100千円)
2020年度: 9,230千円 (直接経費: 7,100千円、間接経費: 2,130千円)
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| キーワード | 放射線イメージング / ベータ線 / 植物栄養 / 施肥 / 肥料 / RIイメージング / シンチレータ / 画像診断 / リアルタイムイメージング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、最適な施肥による収量の最大化を目的として、マルチモードのリアルタイムイメージング技術の開発により、各生育段階における養分の元素動態画像を取得し、収量データと合わせてコンピューターによる深層学習を行うことで、最適な施肥の数値化を図る。さらには、生育過程における１枚の可視化画像から植物内の養分、および収量予測を可能とする診断技術の開発を目指す。
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| 研究実績の概要 |
イメージングプレート（IP）やRIライブイメージング装置であるリアルタイムRIイメージングシステムを用いて、14Cで標識させたCO2をダイズ葉に添加し、その光合成産物の輸送の様子を可視化し、葉からの光合成産物の転流を詳細に解析を行った。ソースである葉で合成された光合成産物は茎に入りシンクとなる器官へと転流されるが、ソースとシンクが強い関係を持っている結果を示した。さらには、どのソースがどのシンクに対応しているのかも解明できつつある状況である。今後、解析の対象とする器官を拡大し、ダイズそれぞれのソースと器官の関係性を解明することで、より効率的に栽培する技術の基盤となる情報になることが期待される。特に作物の収穫量よりも質に重点をおくような集約型農業の栽培技術において、低コストで収穫物を得る技術の基礎知見になりうる。
開発を進めているシンチレータに関しては、民間企業と共同でディスカッションを行いながら、関連する様々な化合物を対象に加え、β線やγ線などの線質や異なるエネルギーの放射線を放出する核種を用いた実験を進めているところである。さらには、粉状シンチレータをレタスの葉に塗布し、45Caを根から吸収させた結果、カルシウムが葉に蓄積していく様子をRIライブイメージングすることができた。一方で、葉に塗布したシンチレータの厚みのムラや、撮影時に葉が動くことで生じるカメラと試料との焦点距離の変化が定量性の低下をもたらす結果であり、撮影手法に関して改良する必要がある。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
光合成産物の転流に関しては、詳細な解析が進みこれから論文化を進めていくところである。シンチレータに関しては、数社の民間企業が興味を持っている状況であり、製品化に向けてより詳細な実験を進めているところである。
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| 今後の研究の推進方策 |
光合成産物の転流に関しては、莢が実るステージまで生育させた植物試料を用いて、種子とソースとの関係を解明する。
シンチレータの開発に関しては、引き続き新規シンチレータの探索を行うと同時に、発見した新規シンチレータの特性を、様々な線質や溶媒を組み合わせて検証を進める予定である。
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