| 研究課題/領域番号 |
20J12025
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 審査区分 |
小区分40010:森林科学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人森林研究・整備機構 |
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研究代表者 |
服部 友香子 国立研究開発法人森林研究・整備機構, きのこ・森林微生物研究領域, 特別研究員(PD)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-24 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
1,700千円 (直接経費: 1,700千円)
2021年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2020年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
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| キーワード | 種同定 / 分子系統 / 樹木病原菌類 / ボトリオスフェリア目 / ディアポルテ目 / 分類 / 樹木病害 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は重要樹木病原菌であるBotryosphaeria 科菌群の日本産種のモノグラフの作成と分類学的知見を応用した新たな同定・診断システムの開発を目的とする. 標本庫収蔵標本と野外で採集する病害標本の形態観察，分子系統解析，病原性試験等の諸性質の検討を行い，得られた知見を統合し日本産 Botryosphaeria 科菌類を網羅したモノグラフを作成する. さらに挑戦的課題として，分類学的知見を基に種ごとの画像データセットを作成し，脳型人工知能の一つである畳み込みニューラルネットワークに学習させ，人の認知とは異なる特徴の有無の探索や，それらを反映した新たな分類基準の作成を試みる.
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| 研究実績の概要 |
本年度は日本産Lasiodiplodia属30株およびCytospora属菌61株の形態的特徴，分子系統学的位置および培養性状に基づいた分類学的位置の解明および所属の整理を実施した．これまで未整理であった国内の樹木病原菌類の分類学的位置を明らかにしたとともに，高い種多様性を確認した．得られた知見は，病原菌類の同定および病害の診断時に用いる基礎的知見となることが期待できる．これらの成果は，査読付き学術誌にて2報，速報等で2報，国内学会にて4件発表した．また，これまで形態観察による種同定が困難であったPhyllostita属のいくつかの種において，畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた画像解析では分生子の顕微鏡写真のみで種を識別可能であることを明らかにし，機械学習による種同定の可能性を示した．昨年度の結果では，形態的特徴等の表現形質，特に分生子の形状および大きさは，分子系統と関係しており，属あるいは種の識別に有用であることが示唆されたが，今年度の画像解析ではそれを支持する結果が得られた．昨年度と同様，新型コロナウイルス感染症の感染拡大により，海外および遠方での野外調査が実施できなかったため，実施可能な範囲でのサンプリングを行った．また，各機関の標本庫収蔵標本および菌株を供試し研究を実施した．
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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