松岡信教授らの共同研究グループは、機械学習[1]と従来の遺伝子同定法を組み合わせた手法により、イネの収量に関わる遺伝子を同定しました。本研究成果は、イネの収量増加に貢献すると期待できます。今後、本研究で使用した解析手法を、イネ以外の作物にも応用することが可能です。イネの収量は、イネの丈や穂の数、穂の構造など、複数の要素により決定されます。このような複雑な要素を解析し、それに関わる遺伝子を同定するには、新しい解析手法が必要でした。今回、共同研究グループは、日本で育成されたイネ169品種における収量に関わる遺伝子を同定するため、教師なし機械学習の一つである主成分分析とゲノムワイド関連解析(GWAS)を組み合わせた手法を開発しました。その結果、イネの収量を制御する遺伝子を同定することに成功しました。America(PNAS)』の掲載に先立ち、オンライン版(9月30日付け:日本時間10月1日)に掲載されました。