人工知能を用いた効率的な育種の実施

JST・CREST「倍数体マルチオミクス技術開発による環境頑健性付与モデルの構築」などのプロジェクトなどを通し、小麦などの効率的な育種、安定的な供給を目指す共同研究を実施しています。当社は機械学習を用いた倍数体オミクス解析やモデリング技術の開発を担当しています。

課題と対応

課題

  • 多くの作物は複数のゲノムDNAが融合した倍数体のため、ゲノムの大きさなどがハードルとなり、ゲノム解析を要する研究が進みにくい

対応

  • 倍数体でも高精度な遺伝子解析を行うための高精度ゲノム解析技術を開発

プロジェクト情報

関係機関 / お取引先名 チューリッヒ大学様、京都大学様、筑波大学様、エルピクセル株式会社様
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