リモートセンシングと解釈可能なAIによる気候変動下での食糧安全保障の確保に向けたイネ突然変異育種の高速化
| 体系的番号 |
JPMJSC24E4 |
研究代表者 |
桂 圭佑 京都大学, 農学研究科, 教授
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2025 – 2027
|
| 概要 | 本研究は、イネの群落画像データを基にイネの収量制限要因を解明する解釈可能なＡＩを開発し、最新の遺伝解析技術と融合させることで、気候変動下での持続的作物生産を可能にする突然変異育種の加速化を目的とする。
日本側チームは画像解析を活用した収量制限要因解明のＡＩモデルを開発し、また全ゲノム配列解析により干ばつなどの環境ストレス耐性に関する突然変異の原因遺伝子領域の特定を行う。タイとインドネシアの研究チームは、多様な環境ストレス耐性に関する突然変異育種圃場において、系統選抜試験を実施し、必要なデータ収集を行う。
３ヵ国のチームによる共同研究を通して、突然変異育種の高速化だけでなく、従来法では見逃されてきた有用遺伝子の発見などが期待できる。また、日本側が有する画像解析や機械学習、遺伝解析のノウハウを他国の研究者に移転することも期待できる。
|
|---|
| 研究領域 | 農業（食料） |
|---|
