Yoshihiro Ohmori 研究室
主宰者:Yoshihiro Ohmori
東京大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、作物の栄養利用効率と環境応答を分子レベルから個体レベルまで統合的に研究しています。特にイネとダイズを対象として、窒素やリン欠乏などの栄養ストレス下における生育メカニズムを解明しており、野生イネの遺伝資源を利用した栽培品種の改良にも取り組んでいます。低栄養条件下で優れた生育を示す系統を選抜・育成し、その分子的基盤となる遺伝子領域を同定することで、より少ない肥料で効率よく育つ作物の開発を目指しています。
研究手法としては、ゲノム解析、RNA配列解析、トランスクリプトーム解析など分子生物学的手法を基盤としながら、栽培環境制御実験と組み合わせています。さらに、無人航空機やセンサー技術を用いた高精度の表現型測定データと機械学習モデルを組み合わせることで、遺伝子型と環境要因が植物の生育に及ぼす影響を定量的に予測する研究も展開しています。これにより、複雑な遺伝子型×環境相互作用をより正確に理解することが可能になります。
また、土壌微生物や根の周辺環境が植物の栄養吸収に与える影響についても注目しており、ゲノム情報、微生物叢データ、代謝物データを統合して植物表現型を予測するモデル開発も進めています。これらの研究を通じて、持続可能な農業生産と作物育種への応用を実現させようとしています。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
外部リンク
関連研究室(8 件)
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研究成果(21 件)
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11032-026-01651-y
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00122-026-05171-3
- DOI: https://doi.org/10.64898/2026.01.05.697455
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12864-026-12846-0
- DOI: https://doi.org/10.64898/2026.02.06.704399
- DOI: https://doi.org/10.3389/fpls.2025.1547897
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11104-025-07384-9
- DOI: https://doi.org/10.1111/tpj.16598
- DOI: https://doi.org/10.3389/fpls.2024.1352331
- [2024] Reaction norm for genomic prediction of plant growth: modeling drought stress response in soybeanDOI: https://doi.org/10.1007/s00122-024-04565-5
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- DOI: https://doi.org/10.1093/pcp/pcae003
- DOI: https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0244
- DOI: https://doi.org/10.2503/hortj.szd-002
- DOI: https://doi.org/10.1093/aob/mcad127
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-023-40867-w
- DOI: https://doi.org/10.3389/fpls.2023.1201806
- DOI: https://doi.org/10.1093/pcp/pcac097
- [2022] Time‐series multispectral imaging in soybean for improving biomass and genomic prediction accuracyDOI: https://doi.org/10.1002/tpg2.20244
- [2022] Genomic Prediction of Green Fraction Dynamics in Soybean Using Unmanned Aerial Vehicles ObservationsDOI: https://doi.org/10.3389/fpls.2022.828864
- [2021] Methods for analyzing next-generation sequencing data XVII. The Future of Bioinformatics Education.DOI: https://doi.org/10.4109/jslab.32.129
- DOI: https://doi.org/10.1093/pcp/pcab035
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