育種ビックデータと育種支援システム

研究概要

ゲノム情報や栽培環境情報などの育種に関わる様々なデータ（育種ビッグデータ）を取得し、育種ビッグデータと人工知能（AI）等の解析手法を組み合わせた育種ツールや形質予測モデルを開発しました。

これらにより、育種ビッグデータに基づいた作物形質の高精度な予測、ドローン画像等による新たな形質評価ができるようになり、品種育成の効率化が期待されます。

研究背景

品種育成では、気候変動、病害虫発生、消費者ニーズ等の変化に対応するため、育種の各過程（交配母本の選定、系統選抜、品種候補系統の評価等）を効率化し、新品種を迅速に育成することが課題となっています。

このため、本研究では、人工知能（AI）を用いた情報解析やドローン画像等を用いた形質評価等を組み合わせつつ、育種に関するデータの蓄積・活用により品種育成を迅速化する新たな育種システムの開発に取り組みました。

主要成果

• 水稲、麦類、大豆のゲノム情報、栽培環境情報、特性情報等の育種ビッグデータを取得・収集
  
  ➔ ゲノム情報と栽培環境情報等をセットにした1万点以上の育種ビッグデータを整備、育種に利用可能
  
  
• 育種情報管理支援システム「BRIMASS」と、ゲノム情報に基づく形質予測が可能な育種ツール「GS/GWASアプリケーション」の開発
  
  ➔ 育種データの登録・管理・予測解析までの一連のデータ解析作業が可能となり、多数の遺伝子に支配される複雑形質の予測解析を支援
  
  「BRIMASS」による育種データの管理
  
  
  「GS/GWASアプリケーション」による予測解析
  
• 大豆のゲノム情報や種子成分情報等の育種ビッグデータを利用した豆腐加工適正予測モデルの構築
  
  ➔ ゲノム情報や成分情報等を組み合わせた予測モデルにより、目的とする豆腐加工適正が高い系統の効率的な育種選抜が可能