農業でのAI利用促進を支援するEcoFABs (EcoFABs Could Help Fuel AI in Agriculture)

2026-01-22 アメリカ合衆国・ローレンスバークレー国立研究所(LBNL)

米国のローレンス・バークレー国立研究所は、農業分野におけるAI活用を加速するため、植物と土壌微生物の相互作用を精密に再現できる人工生態系「EcoFAB」を開発した。EcoFABは環境条件を厳密に制御しながら再現性の高い実験データを取得できるため、従来ばらつきが大きかった植物―微生物関係の定量解析を可能にする。この高品質データをAIが学習することで、作物の成長促進やストレス耐性に寄与する微生物の特定、最適な栽培条件の予測が期待される。本技術は、農業を経験依存からデータ駆動型へと転換し、持続可能な食料生産やスマート農業の発展に貢献する。

農業でのAI利用促進を支援するEcoFABs (EcoFABs Could Help Fuel AI in Agriculture)
The illustration shows a global centralized network of five laboratories collaborating to study the rhizosphere microbiome and metabolome. (Credit: Kent Leech)

<関連情報>

植物微生物叢研究のための標準化されたプロトコルで再現性の壁を打ち破る Breaking the reproducibility barrier with standardized protocols for plant–microbiome research

Vlastimil Novak,Peter F. Andeer,Eoghan King,Jacob Calabria,Connor Fitzpatrick,Jana M. Kelm,Kathrin Wippel,Suzanne M. Kosina,Benjamin P. Bowen,Chris Daum,Matthew Zane,Archana Yadav,Mingfei Chen, [ … ],Trent R. Northen
PLOS Biology  Published: September 8, 2025
DOI:https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3003358

Abstract

Inter-laboratory replicability is crucial yet challenging in microbiome research. Leveraging microbiomes to promote soil health and plant growth requires understanding underlying molecular mechanisms using reproducible experimental systems. In a global collaborative effort involving five laboratories, we aimed to help advance reproducibility in microbiome studies by testing our ability to replicate synthetic community assembly experiments. Our study compared fabricated ecosystems constructed using two different synthetic bacterial communities, the model grass Brachypodium distachyon, and sterile EcoFAB 2.0 devices. All participating laboratories observed consistent inoculum-dependent changes in plant phenotype, root exudate composition, and final bacterial community structure, where Paraburkholderia sp. OAS925 could dramatically shift microbiome composition. Comparative genomics and exudate utilization linked the pH-dependent colonization ability of Paraburkholderia, which was further confirmed with motility assays. The study provides detailed protocols, benchmarking datasets, and best practices to help advance replicable science and inform future multi-laboratory reproducibility studies.

1202農芸化学
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