キーワード イネ、ダイズ、発育、籾数、収量、生育予測モデル、ニューラルネットワーク、ゲノム、ハプロタイプ、品種設計 農業に及ぼす気候変化の影響を評価するために、作物生育モデルと気候シナリオを用いたシミュレーション研究が行われてきました。しかし、従来の作物生育モデルは、ゲノム情報を入力変数として扱うことができず、気候変化に適応する品種の設計を行うこともできませんでした。そこで、イネの環境適応性と収量に強い影響を与えることが知られている出穂期と籾数に関与する遺伝子のハプロタイプを考慮し、それらと気象データから任意地点の現在および将来気候条件のもとで収量を予測できるモデルの開発を目的として研究を行いました。まず、モデルの開発と検証のために、約150品種の日本イネ品種の全ゲノム配列を決定し、出穂期と籾数に関与する合計261遺伝子のハプロタイプを整理するとともに、コシヒカリと日本全国の水稲30品種を