高精度登熟歩合予測モデルの開発と利用による水稲収量限界の打破

• 研究課題/領域番号: 25K02001
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分39020:作物生産科学関連
• 研究機関: 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構
• 研究代表者: 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)
• 研究分担者: 吉田 ひろえ 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, 上級研究員 (90546920) ; 若林 侑 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 助教 (10964877) ; 杉浦 大輔 名古屋大学, 生命農学研究科, 講師 (50713913) ; 梶 亮太 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, グループ長補佐 (40414809)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2030-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 18,590千円 (直接経費: 14,300千円、間接経費: 4,290千円); 2029年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2028年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円); 2027年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円); 2026年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円); 2025年度: 6,760千円 (直接経費: 5,200千円、間接経費: 1,560千円)
• キーワード: イネ / 登熟 / 収量 / 作物モデル

研究開始時の研究の概要

本研究では、IoTセンサーによる登熟関連形質の時系列データの取得を通じて、これまで正確な予測が困難であった登熟歩合の高精度予測モデルを開発し、既存の収量予測モデルの予測精度を向上させる。
このモデルを利用した複数の準同質遺伝子系統の評価を介して、特定の遺伝領域の導入が収量に及ぼす影響を正確に予測できる「収量予測シミュレータ」を開発する。このシミュレータにより、上記の1つ目の問いの答えを地域別に出し、既存の多収品種の飛躍的な多収化を実現する新規多収水稲を作出することを本研究の目的とする。