画像ベースのフェノタイピングとマルチオミクス予測スキームを用いた園芸作物の改良
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JPMJMS25E2 |
研究代表者 |
磯部 祥子 東京大学, 大学院農学生命科学研究科, 教授
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| 研究期間 (年度) |
2025 – 2028
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| 概要 | 本研究は、画像ベースのフェノタイピングとマルチオミクス予測スキームを用いて園芸作物の改良を目的とする。具体的には、日本側チームはイチゴの3Dモデリングやミニドローンを使用し、温室環境で果実収量や品質および栄養成長を対象とした高精度の特性評価を行う。また、RNA-Seqデータを活用したゲノミック選抜モデルの予測能力を検証する。米国側チームはトマトを、インド側チームはタマネギを対象に赤、緑、青で色を表現するRGB画像およびスペクトル画像を用いた非破壊評価法の開発や深層学習モデルによる特性予測を進める。またオーストラリア側チームは対象作物全てにおいて形質評価法の開発を行う。国際チームによる共同研究を通して、高スループット表現型評価法や予測育種モデルの革新、そして国際的な園芸作物の改良に関する情報共有と研究者育成の促進が期待される。
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| 研究領域 | AI-ENGAGE |
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