農業生産性向上に寄与する先進的統計モデリング手法の開発

• 課題番号: 2012020395
• 研究機関名: 農業・食品産業技術総合研究機構
• 研究分担: 林武司
• 協力分担関係: 東京大学; 農林水産省農林水産技術会議事務局筑波事務所
• 研究期間: 2011-2015
• 年度: 2012
• 摘要: 多様な農業データ間の関連性を解明するための手法開発に関しては、a)F1品種間の交配に由来する後代集団におけるQTLマッピングの新しい手法として、複数の形質を同時に解析するための統計モデルを構築し、ベイズ推定を用いた解析法を開発した。b)各種の農業データの解析に利用されている基本的な統計モデルである単回帰モデルについて、従来法に比べて予測精度を向上させる新規のモデル構築手法を開発した。c)モデル選択の新たな方法としてGCV（一般化クロスバリデーション）を改良した手法を提案するとともに、樹形モデルについても矛盾した結論を導く危険性を低下させる新たな指標を構築した。; 作物育種の効率性や農業生産性の向上に寄与する先進的な統計モデリング手法の開発に関しては、a)平成23年度に試作した育種支援ツール（Evo TreePLUS）をWebで公開するとともに、本ツールで使用できる各種作物の系譜データを収集した。本ツールについては、75件以上のダウンロードがあった。b)農業データベースの検索システム開発のために、学術論文の表題に含まれる作物名の表記を調べ、研究分野ごとの表記法の差異を明らかにするとともに、同一の作物については、同義語群の関連付けが農業用語に関する検索システムを効率化する要件の一つであることを明らかにした。
• カテゴリ: 育種 管理システム データベース 品種 ロボット