【研究領域課題番号】19H00938 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

人工知能 / 育種 / 多収 / ゲノム / 多型 / 成長モデル / 水稲 / イネ / GWAS / ゲノミック予測 / ビッグデータ / イネ育種 / 作物モデル

【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．

【研究の社会的意義】

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．

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31

【配分額】45,760千円 (直接経費: 35,200千円、間接経費: 10,560千円)