1202農芸化学 微生物群集をデザインして植物を強くする ―機械学習でトマト生育を促進する微生物群集を設計・実証―
2026-09-09 東北大学機械学習を用いて、植物の生育を促進する微生物群集を意図的に設計する手法が開発された。東北大学、京都大学、理化学研究所などの研究グループは、トマト根由来微生物の組み合わせに加え、微生物の遺伝子情報、植物由来成分、...
マルチオミクス
1202農芸化学 
1202農芸化学 ゲーム理論と機械学習で明らかにする植物と微生物のネットワーク
2026-04-21 東京大学東京大学大学院農学生命科学研究科と理化学研究所などの国際共同研究チームは、植物遺伝子・微生物・代謝物の複雑な相互関係を解明する新しい解析手法を開発した。機械学習（ランダムフォレストやXGBoost）とゲーム理論...
1202農芸化学 高タンパク米を開発(Rice with a high protein content developed)
2024-10-09 マックス・プランク研究所国際イネ研究所とドイツのマックス・プランク研究所の研究チームは、糖質が低くタンパク質が高いイネ品種を開発しました。この新しい品種は、伝統的な交配とゲノム編集技術を用いて作られ、EUでも遺伝子組換...
1600情報工学一般 人工知能はゲノミクスで何を見つめるのか？〜遺伝子などの非画像データから深層学習で特徴を抽出する方法～
ゲノムなどの非画像のオミクスデータを画像形式に変換して深層学習で扱い、さらにどのような遺伝子などの特徴を重視すべきかを深層学習で発見するDeepFeature法を開発した。がん種を予測する実験で優れた性能を示すと同時に、がん種を判別する新規のシグナル経路を発見した。深層学習が中で何を重視しているかを生物医学的に解釈可能にし、重要な遺伝子などの特徴を抽出する方法は世界初である。