研究者らは、ひよこ豆の最適な品種のモデルを作成した。これにより、作物の収量が最大12%増加する可能性がある。
研究者らはFastStackを使ってこれを実現した。このツールは「AIとゲノム予測技術を組み合わせ、作物の生育能力を高める可能性が最も高い遺伝子の組み合わせを特定する」。
タンパク質が豊富な豆類の世界的な需要が高まるなか、これはオーストラリアの農家が国内の食品産業や輸出市場に供給する機会となる。
このモデルを圃場で活用するには課題もあるが、「スピード育種」などの技術が役立つ可能性がある。
人工知能を使い、研究者らは「究極の」ひよこ豆の遺伝モデルを開発した。作物の収量を最大12%高める可能性がある。
研究者らは数千種のひよこ豆の遺伝子をマッピングし、その情報を使って人工知能（AI）により最も価値の高い遺伝子の組み合わせを特定した。
研究者らは、種子重量の性能向上を目指し、「ハプロタイプ」に基づくゲノム予測型の作物育種戦略を開発しようとした。
「ほとんどの作物種では、配列が解読されている品種はごくわずかです。そのため、国際チームが栽培品種と野生品種を合わせて3,000種以上分析したのは、非常に大規模な取り組みでした」と、クイーンズランド大学のベン・ヘイズ教授は述べる。
この研究は、ひよこ豆の起源が肥沃な三日月地帯にあることを確認し、ひよこ豆の遺伝的多様性の全体像を示している。
「私たちは1,582個の新規遺伝子を特定し、ひよこ豆のパンゲノムを確立しました。これは、収量が多く、干ばつや高温、病害への耐性に優れた品種を育種するための基盤となります」と、インド・ハイデラバードにある国際半乾燥熱帯作物研究所のラジーブ・ヴァルシュニー氏は述べる。ヴァルシュニー氏は、Nature誌に掲載された論文の筆頭著者である。
ヘイズ氏によると、研究者らは収量に関係する形質である種子重量について、遺伝的に理想的なひよこ豆をデータからモデル化した。「この追加データによって、現在も調整中のモデルが予測する収量増加につながりました。」
「私たちはAI技術プラットフォーム『FastStack』を使い、ひよこ豆の種子重量を最大化する究極の遺伝的特性を設計しています。これは最終的に、ひよこ豆の育種家にとって価値あるツールになると考えています。」
FastStackはAIとゲノム予測技術を組み合わせ、作物の生育能力を高める可能性が最も高い遺伝子の組み合わせを特定する。
オーストラリアでは、栽培面積と生産量の両方で、ひよこ豆はルピナスに次ぐ最大の豆類作物である。世界の豆類作物の中では、栽培面積で2位、生産量で3位にランクされる。
クイーンズランド大学のリー・ヒッキー准教授（植物育種家、作物遺伝学者）によると、タンパク質が豊富な豆類の世界的な需要は増加していた。
「オーストラリアでひよこ豆の生産性を高めることは、農家が国内の食品産業や輸出市場に供給する機会につながります」と同氏は述べる。
「AIが生成したこのひよこ豆モデルを、圃場で種子重量の増加に活用するのは容易ではありません。最適な遺伝的特性を持つひよこ豆を交雑育種するには何世代もかかり、さらに異なる環境や栽培管理が作物の生育に影響するためです。
「しかし、このプロセスを速めるスピード育種のような手法があり、こうした理論上のシナリオを検証し、実践に移すことができます。」
世界経済フォーラムは、世界の食料安全保障の確保に向けてどのような取り組みを行っているのか。
ヘイズ氏によると、ハプロタイプモデルを含む新たなゲノム育種手法は、高収量で栄養価の高いひよこ豆品種を開発するための育種戦略を一新すると期待されている。
ひよこ豆は農業体系において重要な輪作作物である。窒素を自ら固定するため、窒素肥料の必要量を減らせる。
