イネRILの高密度遺伝子型情報を利用した深層学習によるメンデル遺伝形質値の探索

• 研究課題/領域番号: 24K08851
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分39010:遺伝育種科学関連
• 研究機関: 滋賀県立大学
• 研究代表者: 清水 顕史 滋賀県立大学, 環境科学部, 准教授 (40409082)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2024年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
• キーワード: 遺伝育種学 / 深層学習

研究開始時の研究の概要

研究室で整備したRILsとその高密度遺伝子型情報および、画像分類の技術で既に社会実装されえている深層学習（ディープラーニング）技術を利用し、新規の形質値探索手法を確立する。具体的には、イネのデジタル画像または人間が可視化できないハイパースペクトルイメージから、人手に教師データを使わず高密度遺伝子座多型による分類で深層学習を行い、メンデル遺伝性の形質値を抽出する方法の確立に挑戦する。