1202農芸化学

マメ科植物と根粒菌の共生に関わる重要な遺伝子を発見~根粒窒素固定の利用効率向上に貢献~ 1202農芸化学

マメ科植物と根粒菌の共生に関わる重要な遺伝子を発見~根粒窒素固定の利用効率向上に貢献~

窒素固定の低下を引き起こす根粒菌の遺伝子(DCA1遺伝子)、及びその影響を打ち消して窒素固定を可能にするミヤコグサの遺伝子(APN1遺伝子)を発見した。
2019/20年度主要穀物の生産状況等の調査結果(第5回)を公表(ブラジル) 1202農芸化学

2019/20年度主要穀物の生産状況等の調査結果(第5回)を公表(ブラジル)

2020-02-28 独立行政法人農畜産業振興機構  ブラジル国家食糧供給公社(CONAB)は2月11日、2019/20年度(10月~翌9月)第5回目となる主要穀物の生産状況等調査結果の要約版を、同20日に州ごとの分析や細かい講評を加えた完...
ダイズ根圏に殺⾍活性物質オカラミンを発⾒ 0502有機化学製品

ダイズ根圏に殺⾍活性物質オカラミンを発⾒

微量なサンプルを⽤いて網羅的に代謝物を解析できるメタボローム解析を⾏った結果、マメ科植物のヘアリーベッチ栽培後の⼟壌に、ペニシリウム属のカビをオカラ上で培養したときに得られるオカラミンという殺⾍活性物質の⼀群を⾒出した。
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オイルパーム古木中の炭水化物量を決定する要因を同定~廃棄されるオイルパーム古木の効率的利用貢献 1202農芸化学

オイルパーム古木中の炭水化物量を決定する要因を同定~廃棄されるオイルパーム古木の効率的利用貢献

光合成で生産される物質の貯蔵先である幹中の非構造性炭水化物と気温や雨量との関係性を解析し、降水量が多い時期に非構造性炭水化物量が増加することを明らかにした。
イネの光合成機能を増強し、最大3割の増収 1202農芸化学

イネの光合成機能を増強し、最大3割の増収

遺伝子組換え技術によって光合成の炭酸固定酵素ルビスコが約 1.3 倍量に増強されたイネ(ルビスコ増強イネ)を作出し、東北大学内にある隔離水田ほ場において収量評価試験を行った、同じ窒素施肥量において、玄米収量が最大で 28%増加した。
加工性に優れた鮮やかな赤色の木材をつくる桑の秘密を解明 0502有機化学製品

加工性に優れた鮮やかな赤色の木材をつくる桑の秘密を解明

2020-02-19   産業技術総合研究所 国立大学法人東京農工大学大学院農学研究院生物システム科学部門の梶田真也教授をはじめとする国内外の機関からなる研究グループは、大正時代に奥尻島で発見された桑の野生種である赤材桑が、鮮やかな赤い色の...
食べ物の色が作られる歴史的プロセスの解明~人工と自然の境界で作られる五感の歴史~ 1202農芸化学

食べ物の色が作られる歴史的プロセスの解明~人工と自然の境界で作られる五感の歴史~

1870年代から1970年代の米国に焦点を当て、人々が「自然」だと思う食品の色(例えば赤いトマトや黄色いバナナ)がいかに歴史的に構築されてきたのか明らかにした。
イチジク近縁種イヌビワのゲノム配列を解読しました〜病害に強いイチジクへの品種改良に期待〜 1202農芸化学

イチジク近縁種イヌビワのゲノム配列を解読しました〜病害に強いイチジクへの品種改良に期待〜

イチジク(Ficus carica)の近縁野生種であるイヌビワ(F. erecta)のゲノムを解読した。
ネギネクロバネキノコバエ防除のための手引き-2020年改訂版 1202農芸化学

ネギネクロバネキノコバエ防除のための手引き-2020年改訂版

埼玉県北部の秋冬ネギ、春ニンジンで被害を発生させているクロバネキノコバエ科の一種(Bradysia sp.)の防除技術を開発するため、「クロバネキノコバエ科の一種の生態の解明及び防除手法の開発」において得られた研究成果をとりまとめた。
キクの効率的なDNAマーカー開発技術 ~品種開発を加速 ~ 1202農芸化学

キクの効率的なDNAマーカー開発技術 ~品種開発を加速 ~

同質六倍体であるためにDNAマーカー開発が困難だった栽培ギクにおいて、効率的にDNAマーカーを開発する手法を確立した。キクの効率的な品種開発が可能になる。
米の品質制御(イネ種子の発達・登熟)における細胞内自食作用(オートファジー)の役割を発見 1202農芸化学

米の品質制御(イネ種子の発達・登熟)における細胞内自食作用(オートファジー)の役割を発見

イネ種子の発達・登熟に、細胞内分解システムであるオートファジーの存在が不可欠であることを発見した。
画像の特徴を可視化できる新しいAIを開発~農作物の病害虫診断等で活用~ 1202農芸化学

画像の特徴を可視化できる新しいAIを開発~農作物の病害虫診断等で活用~

判断の根拠となる画像の特徴を可視化できるAIを開発した。ジャガイモの葉の病気診断に適用し、病気の特徴に基づいて、病気か健全かを95%以上の高精度で診断できた。農業分野を始め、根拠を説明できるAIが必要な、広い分野での活用が期待。
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