作物圃場形質の次世代マッピングスキームの開発

下一代作物田间性状制图方案的开发

• 批准号: 19K22305
• 负责人: 林田 信明
• 金额: $ 4.16万
• 依托单位: Shinshu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-06-28 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K22305/
• 关键词: 形態制御遺伝子座; ドローン; マッピング; ハクサイ; 分離集団; 圃場; 3D画像; レタス; UAV; ゲノム解析; ディープラーニング

本研究は、ゲノム解析にドローン技術と深層学習(AI)を導入し、作物の圃場形質を支配する遺伝子の探索法に革新的な技術体系を提案し、実証することを目的としている。2019年度には実験を実施するための環境整備を、2020年にはドローンによる画像情報取得の条件を検討した。2021年にはレタスの交雑後代の圃場を撮影し、成長速度に関する遺伝解析を行なった。2022年にはハクサイについても成長速度に関する遺伝解析を実施した。作物の形状は、食感や成長速度、耐病性等に関わる重要な形質である。しかし、それを支配する遺伝子についてはほとんど明らかにされておらず、多くの作物の品種改良は表現型を指標に育種家の努力と経験によって進められているのが現状である。着目する形質とその原因遺伝子座の関係を明らかにする作業は時間と手間がかかり、分子生物学や遺伝学の視点だけでは限界が見えていたため、全く異なる視点からのアプローチが必要であった。そのため、本研究では材料のハクサイ分離集団を作成し、圃場でドローンによる自動撮影を行い、その画像に紐付けした遺伝子情報（ゲノムデータ）と共にAIに学習させることを試みる。初年度の2019年には、研究費の交付によって必要な機材の調達と準備を行った。また、用意したハクサイ分離集団に対して目視による評価を行い、本研究の材料として適切であることを確認した。2020年にはドローンによる撮影を実施し、対象とした個体ごとの3D画像を経時的に作成し、最低限の準備が整った。しかし、コロナ禍の影響でこれらの条件の改善に十分な時間がかけられず、他大学の助言者の協力を得ることもままならなかった。2021年度には、長野県野菜花き試験場のご好意でレタス圃場の撮影を実施し、遺伝解析も行った。ハクサイについてはAI による植物体の認識が難航し、2022年はその問題の解決に多くの時間を費やした。

This study aims to introduce analytical techniques and deep learning (AI) into the field and to propose and demonstrate innovative technological systems for crop quality control. In 2019, the environmental protection system was implemented, and in 2020, the conditions for obtaining image information were discussed. In 2021, the analysis of the impact of the cross-generation field and the growth rate will be carried out. In 2022, the growth rate of the company was analyzed and implemented. Crop shape, food sensitivity, growth rate, disease resistance and other important factors. The current situation of crop variety improvement, phenotypic index, breeder's efforts, and progress in crop breeding. The relationship between the physical quality and the genetic structure is clear, and the viewpoint of molecular biology is necessary. In this study, we try to create a separate set of materials, create an automatic image, and update the information on the image. In the first year of 2019, the delivery of research fees and the adjustment of necessary equipment were carried out. The purpose of this study is to evaluate the suitability of the material. In 2020, the 3D image of the target was created and the minimum preparation was made. The impact of disaster on the environment is very long, and the cooperation of other university assistants is very important. In 2021, the Nagano wild vegetable flower test site was successfully implemented. The understanding of plants is difficult to navigate, and it takes time to solve the problem in 2022.

项目成果

ハクサイの農業的形質を支配するQTLの探索

大白菜农艺性状QTL的寻找

• 发表时间: 2019
• 作者: 善 瑞穂;工藤 雄大;長 由扶子;此木 敬一;山下 まり;伊藤菜月，森本有稀，川出治，伊藤隆，福根達希，森鴻太郎，吉田哲，小豆畑二美夫，茅野誠司，松村英夫，新倉聡，林田信明
• 通讯作者: 伊藤菜月，森本有稀，川出治，伊藤隆，福根達希，森鴻太郎，吉田哲，小豆畑二美夫，茅野誠司，松村英夫，新倉聡，林田信明

ハクサイのカッピング抵抗性の QTL 解析

大白菜抗拔罐性QTL分析

• 发表时间: 2020
• 作者: 坂口徳子;川出治;中澤南海;伊藤菜月;天池美波;伊藤隆;小豆畑二美夫;茅野誠司;松村英夫;新倉聡;林田信明
• 通讯作者: 林田信明

ドローンを用いた結球性レタスのロゼットサイズの QTL 解析

无人机对醉人生菜莲座大小的QTL分析

• 发表时间: 2022
• 作者: Seki;K.;Shimizu;Y.;Hayashi;M.;Sassa;H.;Kikuchi;S.;Taguchi;A.;Chino;F.;Soga;E.;Serizawa;H. and Koba;T.;高森 陽斗，関 功介，小林 義明，岡田 眞銀，小松 憲治，田中 啓介，宇野 雄一，渡邉 修，西内 俊策，松村 英生，林田 信明
• 通讯作者: 高森 陽斗，関 功介，小林 義明，岡田 眞銀，小松 憲治，田中 啓介，宇野 雄一，渡邉 修，西内 俊策，松村 英生，林田 信明

Resistant loci of physical disorder cupping in Chinese Cabbage

大白菜拔罐病抗性位点

• 发表时间: 2021
• 作者: Haruto Takamori;Osamu Kawaide;Tokuko Sakaguchi;Minami Nakazawa;Natsuki Ito;Ayuka Furukubo;Minami Amaike;Takashi Ito;Fumio Azuhata;Mashiro Okada;Seiji Chino;Hideo Matsumura;Satoshi Niikura;Nobuaki Hayashida
• 通讯作者: Nobuaki Hayashida