- 9月 30, 2026
オーツ麦の収量予測精度向上｜環境データと深層学習を組み合わせたゲノム選択の最新研究
米国南部のオーツ麦463系統を用いた研究。ゲノム情報に加え、気象データ等の環境要因を統合したモデルや深層学習を導入することで、従来の育種手法では難しかった収量予測の精度向上と、訓練セット最適化によるコスト削減の可能性を示した。
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米国南部のオーツ麦463系統を用いた研究。ゲノム情報に加え、気象データ等の環境要因を統合したモデルや深層学習を導入することで、従来の育種手法では難しかった収量予測の精度向上と、訓練セット最適化によるコスト削減の可能性を示した。