| 研究課題/領域番号 |
23K26886
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| 補助金の研究課題番号 |
23H02193 (2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分39020:作物生産科学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
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)
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| 研究分担者 |
岡村 昌樹 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 中日本農業研究センター, 主任研究員 (00757908)
鳥羽 大陽 宮城大学, 食産業学群, 准教授 (10585160)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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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 |
18,850千円 (直接経費: 14,500千円、間接経費: 4,350千円)
2025年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
2024年度: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2023年度: 7,020千円 (直接経費: 5,400千円、間接経費: 1,620千円)
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| キーワード | 群落光合成 / イネ / 多収 / シンク・ソース関係 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、籾数を増大させるアリルの導入によりシンクを拡大し、人為的にソース律速としたイネ系統（原品種：コシヒカリ）をベースにして、それに草型に関わる形質（葉身の形態や株の開帳性など）を改変させる効果を持つアリルを導入した「シンク拡大・ソース能改変系統」の解析を通して、多収化に有効な草型関連形質を明らかにするとともに、コシヒカリに比べての収量が1.3～1.4倍に増加した系統を得る。さらに、葉身の代謝物プロファイリング・データや空撮画像データを用いて群落光合成能の予測モデルを構築し、登熟期の群落光合成能を高精度で評価する新手法の確立を目指す。
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