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: 2013023066
• 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
• 研究期間: 2011-2015
• 年度: 2013
• 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) DNAマーカーの情報に基づく個体の遺伝的能力（育種価）の実用 的な予測手法を開発するために、形質の階級値による評価データの背後に遺伝的に定まる連続的な潜在変数を想定した統計モデルを用いて、統計的手法を確立し、ニホンナシの品種集団に適用してDNAマーカーによる形質値の予測を行い、収穫期や果実硬度について精度の高い 予測が可能であることを明らかにした。b) 各種の農業データに対する効率的解析手法の開発においては、これまで統計モデルに含まれる パラメータの推定法として最適な方法であると考えられている最尤法が、予測の観点からは必ずしも最適ではないことを示すとともに、パラメトリックブートストラップ法を利用して最尤推定量をより最適化するように修正する手法を開発した。; 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) Webで公開した育種支援ツール（Evo Tree PLUS）の機能を拡充し、イネ、ムギ、ダイズ、イチゴ、カンショの系譜図を簡単に確認できる閲覧ページを設けた。機能拡張した本 ツールの公開日（平成25年5月21日）から3月末までのダウンロード件数は35件であった。b) 野菜のインターネット通販における商品の紹 介や購入者のレビューに記載された自由記述文から、作物種や品種に対する消費者のニーズや嗜好性などの有用な情報を抽出するためのテキスト解析に着手し、品目に出現する単語の頻度から品目ごとの購買要因の解析を行い、産地や品種、機能面など品目に対する購買要因の特徴を明らかにした。
• カテゴリ: 育種 いちご かんしょ 管理システム 大豆 DNAマーカー 品種 ロボット