ｃ．多様かつ不斉一なデータの融合によるデータマイニング技術の開発

• 課題番号: 2009013910
• 研究機関名: 農業・食品産業技術総合研究機構
• 研究分担: （独）農業・食品産業技術総合研究機構,中央研,データマイニング研究チーム
• 研究期間: 2006-2010
• 年度: 2009
• 摘要: １）気象の長期再解析データをWebサービス化した気象データ仮想統合システムMetBrokerに統合し、既存の稲の生育モデルSIMRIWと連携させることで、全球(1度グリッド)で実行できるようになり「イネの栽培可能性予測シミュレーター」等へ応用可能なことが具体的に示された。フィールドサーバのネットワークシステムでは、ハイデラバードでの設置実験で、現場のネットワークに様々な問題が生じることが分かり、分散化が急務であることを明らかにした。２）親子関係に絞ったオントロジーである品種系譜図と系統特性とを併せて表示できる系譜図自動作成ソフトウェアEvoTreeを開発し、育種分野の研究者より育種母本の選択、親子関係と品種・系統特性の関連解析が促進されると期待されている。また、これまで開発した自動抽出手法を、既存のオントロジーやシソーラスと連携させることで、オントロジーやシソーラスの構築・更新に利用できることを明らかにした。３）ゲノムワイドマーカーの遺伝子型をもとに、稲の玄米形を精度良く予測することを可能にした。４）シミュレーション及びクロスバリデーションにより、スギやなし等の育種におけるゲノミックセレクションの有効性を示した。また、アソシエーション解析により、なしの実用農業形質について効果の大きなQTLの検出に成功した。５）ミリ波ドップラーレーダーを用いてヒメトビウンカとトビイロウンカの自由飛翔速度、落下終端速度を測定した。また、近距離であれば両種の羽ばたきの検出も可能であることが判明した。６）データを直線に回帰することが妥当かどうかを検定する時、直線回帰の結果とノンパラメトリック回帰の結果をF値を用いて比較する方法が広く知られているが、ノンパラメトリック回帰に対応する自由度が整数ではないため、得られるF値を用いた検定の結果が信頼できない場合があるが、ブートストラップ法を用いた方法を利用すればこの問題が克服できることを明らかにした。７）群判別において核関数によるノンパラメトリックな方法が、最適ウインドウ幅決定法を用いることで、通常使用されるパラメトリックな方法より有効なものになる可能性を確認した。
• カテゴリ: 育種 管理システム しそ ヒメトビウンカ 品種