| 研究課題/領域番号 |
19H00938
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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39:生産環境農学およびその関連分野
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| 研究機関 | 岩手大学 |
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研究代表者 |
下野 裕之 岩手大学, 農学部, 教授 (70451490)
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| 研究分担者 |
岩田 洋佳 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 准教授 (00355489)
阿部 陽 公益財団法人岩手生物工学研究センター, ゲノム育種研究部, 主席研究員 (80503606)
金 天海 岩手大学, 理工学部, 准教授 (30424815)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 人工知能 / 育種 / 多収 / ゲノム / 多型 / 成長モデル / 水稲 |
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| 研究成果の概要 |
「人工知能」の育種への利用により品種育成を補助するシステムを開発を目指した．まず，（１）「表現型」の標準化として，イネ収量の野外ビックデータから，表現型である品種特性を作物モデルを用いて環境に対する回帰係数として抽出するプラットフォームの開発した．続いて，（２）「遺伝子型」の標準化として，163万箇所のSNPデータに基づく365品種/系統の遺伝子型プラットフォームを構築した．また，（３）「人工知能」での学習として，「シングル・エポック・ラーニング法」を提案した．最後に（４）既存のゲノミック予測法およびその作物モデルとの融合による基準精度の評価を行った．
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| 自由記述の分野 |
作物学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
地球温暖化により気候変動が拡大する中，その変化に適応できる新品種の育成が喫緊の課題である．本研究では，イネをモデル植物として，過去に蓄積された野外ビッグデータを再利用する新たな整理方法を提案するとともに，その表現型情報と遺伝子型情報について人工知能を用いてはじめて解析した試みに位置付けられる．今後は，イネ以外のダイズやコムギなど他の作物への応用とともに，さらに発展的に蓄積されたデータを利用し，情報を再解析することで農業生産上に有用な遺伝子領域の特定や，将来の気象条件に合わせた新品種の開発に寄与することが期待される．
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