Mai Tsuda 研究室

主宰者：Mai Tsuda
筑波大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

津田麻衣研究室では、遺伝情報と環境要因を組み合わせて作物の形質を予測する研究を展開しています。特にダイズを主な対象として、ゲノム配列やリモートセンシング技術、深層学習などの多様な手法を用いて、植物の生育や乾物重などの重要な形質がどのように決まるかを解明しようとしています。干ばつやかんがいなど環境ストレス下での植物反応の個体差を捉え、それをゲノム情報に基づいて予測することで、育種の効率化につなげることが目指されています。 データ取得の工夫も特徴です。ドローンによるマルチスペクトル画像撮影や時系列データの活用により、従来の手作業では得られない高精度な植物の成長情報を大規模に収集しています。さらに遺伝的情報と代謝産物、根圏微生物といった多層的な生物学的データを統合し、非線形な相互作用までモデル化する取り組みも進めています。 こうした基礎的な知見は、新しい育種技術（ゲノム編集など）の応用や、遺伝的改変作物の安全性評価といった実践的な課題にも生かされています。環境変動への適応力を持つ優良品種を効率的に開発する手段として、計算生物学的なアプローチが貢献していることが研究全体の特徴といえます。

※ 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。

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