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石森 元幸 (イシモリ モトユキ) - 准教授 |
学外略歴 【 表示 ／ 非表示 】
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東京農業大学 農学部 農学科 准教授
2025年04月 - 現在
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東京大学 大学院農学生命科学研究科 助教
2021年04月 - 2025年03月
国名：日本国
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東京大学 大学院農学生命科学研究科 特任研究員
2015年04月 - 2021年03月
国名：日本国
所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】
論文 【 表示 ／ 非表示 】
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Flower Longevity Quantification in Greenhouses Using Deep Learning Models for Computer Vision
Ishimori Motoyuki
The Horticulture Journal 94 ( 1 ) 24 - 32 2025年
記述言語：英語 出版者・発行元：The Japanese Society for Horticultural Science
Flower longevity is essential to maintain the quality and value of ornamental crops. The distribution of high-quality ornamental flowers has been established by developing various preservatives, especially for cut flowers. However, genetic improvements to promote flower longevity have not progressed, except for some ornamental crops. This is partly due to a lack of analytical methods to evaluate flower longevity in large-scale trials. This study showed that high-throughput image analysis using deep learning models for computer vision, which has rapidly progressed, can quantify the flower longevity of multiple lines in greenhouses. Seven lines of <i>Portulaca umbraticola</i>, a one-day-flowering crop for summer gardening, were photographed at regular intervals from the top of the greenhouse. Using trained object detection models, including the YOLO series, multiple flowers and pots were accurately detected in each image. The opening degree of flowering was calculated by trained image classification models, such as Densenet and VGG. Although the images generally contained many flowers, multiple object tracking models, such as ByteTrack and StrongSORT, enabled us to track each flower and estimate its longevity. Additionally, video classification sorted the tracked flowers into seven <i>P. umbraticola</i> lines. Each line’s flower longevity could be quantified and it differed each day and within the same flower line. Therefore, applying the proposed method using deep learning models could dramatically accelerate research and breeding of flowers with increased longevity. The applicability of this method to various ornamental crops and traits is also discussed.
DOI： 10.2503/hortj.qh-154
その他リンク： https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I033915497
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Spatial kernel models capturing field heterogeneity for accurate estimation of genetic potential.
Motoyuki Ishimori, Hideki Takanashi, Masaru Fujimoto, Hiromi Kajiya-Kanegae, Junichi Yoneda, Tsuyoshi Tokunaga, Nobuhiro Tsutsumi, Hiroyoshi Iwata
Breeding science 71 ( 4 ) 444 - 455 2021年09月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（学術雑誌）
According to Fisher's principles, an experimental field is typically divided into multiple blocks for local control. Although homogeneity is supposed within a block, this assumption may not be practical for large blocks, such as those including hundreds of plots. In line evaluation trials, which are essential in plant breeding, field heterogeneity must be carefully treated, because it can cause bias in the estimation of genetic potential. To more accurately estimate genotypic values in a large field trial, we developed spatial kernel models incorporating genome-wide markers, which consider continuous heterogeneity within a block and over the field. In the simulation study, the spatial kernel models were robust under various conditions. Although heritability, spatial autocorrelation range, replication number, and missing plots directly affected the estimation accuracy of genotypic values, the spatial kernel models always showed superior performance over the classical block model. We also employed these spatial kernel models for quantitative trait locus mapping. Finally, using field experimental data of bioenergy sorghum lines, we validated the performance of the spatial kernel models. The results suggested that a spatial kernel model is effective for evaluating the genetic potential of lines in a heterogeneous field.
DOI： 10.1270/jsbbs.20060
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Dissecting the Genetic Architecture of Biofuel-Related Traits in a Sorghum Breeding Population. 国際誌
Motoyuki Ishimori, Hideki Takanashi, Kosuke Hamazaki, Yamato Atagi, Hiromi Kajiya-Kanegae, Masaru Fujimoto, Junichi Yoneda, Tsuyoshi Tokunaga, Nobuhiro Tsutsumi, Hiroyoshi Iwata
G3 (Bethesda, Md.) 10 ( 12 ) 4565 - 4577 2020年12月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（学術雑誌）
In sorghum [Sorghum bicolor (L.) Moench], hybrid cultivars for the biofuel industry are desired. Along with selection based on testcross performance, evaluation of the breeding population per se is also important for the success of hybrid breeding. In addition to additive genetic effects, non-additive (i.e., dominance and epistatic) effects are expected to contribute to the performance of early generations. Unfortunately, studies on early generations in sorghum breeding programs are limited. In this study, we analyzed a breeding population for bioenergy sorghum, which was previously developed based on testcross performance, to compare genomic selection models both trained on and evaluated for the per se performance of the 3rd generation S0 individuals. Of over 200 ancestral inbred accessions in the base population, only 13 founders contributed to the 3rd generation as progenitors. Compared to the founders, the performances of the population per se were improved for target traits. The total genetic variance within the S0 generation progenies themselves for all traits was mainly additive, although non-additive variances contributed to each trait to some extent. For genomic selection, linear regression models explicitly considering all genetic components showed a higher predictive ability than other linear and non-linear models. Although the number and effect distribution of underlying loci was different among the traits, the influence of priors for marker effects was relatively small. These results indicate the importance of considering non-additive effects for dissecting the genetic architecture of early breeding generations and predicting the performance per se.
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Impacts of dominance effects on genomic prediction of sorghum hybrid performance.
Motoyuki Ishimori, Tomohiro Hattori, Kiyoshi Yamazaki, Hideki Takanashi, Masaru Fujimoto, Hiromi Kajiya-Kanegae, Junichi Yoneda, Tsuyoshi Tokunaga, Toru Fujiwara, Nobuhiro Tsutsumi, Hiroyoshi Iwata
Breeding science 70 ( 5 ) 605 - 616 2020年12月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Non-additive (dominance and epistasis) effects have remarkable influences on hybrid performance, e.g., via heterosis. Nevertheless, only additive effects are often considered in genomic predictions (GP). In this study, we demonstrated the importance of dominance effects in the prediction of hybrid performance in bioenergy sorghum [Sorghum bicolor (L.) Moench]. The dataset contained more than 400 hybrids between 200 inbred lines and two testers. The hybrids exhibited considerable heterosis in culm length and fresh weight, and the degree of heterosis was consistent with the genetic distance from the corresponding tester. The degree of heterosis was further different among subpopulations. Conversely, Brix exhibited limited heterosis. Regarding GP, we examined three statistical models and four training dataset types. In most of the dataset types, genomic best linear unbiased prediction (GBLUP) with additive effects had lower prediction accuracy than GBLUP with additive and dominance effects (GBLUP-AD) and Gaussian kernel regression (GK). The superiority of GBLUP-AD and GK depended on the level of dominance variance, which was high for culm length and fresh weight, and low for Brix. Considering subpopulations, the influence of dominance was more complex. Our findings highlight the importance of considering dominance effects in GP models for sorghum hybrid breeding.
DOI： 10.1270/jsbbs.20042
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Genetic Dissection of Seasonal Changes in a Greening Plant Based on Time-Series Multispectral Imaging. 国際誌
Taeko Koji, Hiroyoshi Iwata, Motoyuki Ishimori, Hideki Takanashi, Yuji Yamasaki, Hisashi Tsujimoto
Plants (Basel, Switzerland) 12 ( 20 ) 2023年10月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Good appearance throughout the year is important for perennial ornamental plants used for rooftop greenery. However, the methods for evaluating appearance throughout the year, such as plant color and growth activity, are not well understood. In this study, evergreen and winter-dormant parents of Phedimus takesimensis and 94 F1 plants were used for multispectral imaging. We took 16 multispectral image measurements from March 2019 to April 2020 and used them to calculate 15 vegetation indices and the area of plant cover. QTL analysis was also performed. Traits such as the area of plant cover and vegetation indices related to biomass were high during spring and summer (growth period), whereas vegetation indices related to anthocyanins were high in winter (dormancy period). According to the PCA, changes in the intensity of light reflected from the plants at different wavelengths over the course of a year were consistent with the changes in plant color and growth activity. Seven QTLs were found to be associated with major seasonal growth changes. This approach, which monitors not only at a single point in time but also over time, can reveal morphological changes during growth, senescence, and dormancy throughout the year.
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遺伝学の百科事典 : 継承と多様性の源 = Encyclopedia of genetics : origin of inheritance and diversity
日本遺伝学会（ 担当： 分担執筆 , 範囲： 分子育種と遺伝子操作）
丸善出版 2022年01月 （ ISBN:9784621306604 ）
MISC 【 表示 ／ 非表示 】
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ハナスベリヒユにおけるベタレイン生合成経路と花色変異メカニズムの解析
角知咲希, 石森元幸, 柴田道夫, 樋口洋平
園芸学研究 別冊 23 ( 1 ) 2024年
科研費（文科省・学振）獲得実績 【 表示 ／ 非表示 】
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キクの高温開花遅延の分子機構解明を起点とした作物の生育・開花適温改変
研究課題/領域番号：22H02336 2022年04月 - 2025年03月
日本学術振興会 科学研究費助成事業 基盤研究(B)
樋口 洋平, 久松 完, 石森 元幸
配分額：16510000円 （ 直接経費：12700000円 、 間接経費：3810000円 ）
地球温暖化に伴う作物生産に関わる諸問題を解決するため、高温耐性を備えた新品種の開発が喫緊の課題となっているが、植物の外気温応答機構は明らかになっていない。キクは日長調節による周年生産が世界的に普及しているが、夏季の高温開花遅延の克服が積年の課題となっている。最近、シロイヌナズナにおいて光受容体phyBと概日時計因子のEvening Complex（EC）が温度受容体として機能することが報告され、光周期の受容と温度の受容経路が大幅に重複する可能性が示された。本研究では、キクの高温開花遅延をターゲット形質としてphyBや概日時計構成因子ECの機能解明を通じて光周期と温度刺激の統合点を明らかにし、人為的な開花適温の改変を試みると同時に、作物の生育・開花適温の制御機構を理解することを目的とする。これまでに、温度受容に関与すると予想される概日時計因子のECを構成するELF3, ELF4, LUX等の過剰発現体およびCRISPR/Cas9による遺伝子破壊株の作出に取り組み、過剰発現体は各遺伝子について概ね複数ラインの作出に成功し、一部は極端な遅咲き形質や形態異常が確認されている。CRISPR系統については実験条件の最適化を同時進行中であるが、一部の遺伝子では標的遺伝子への変異導入が確認されている。また、栽培ギク品種における網羅的遺伝子発現解析の準備段階としてキクタニギクでの予備実験を概ね完了した。今後は得られた形質転換体の開花応答を詳細に解析し、さらには異なる温度条件下のRNA-seq解析結果を加えることで、概日時計遺伝子による温度受容メカニズムとその標的遺伝子ネットワークが明らかになるものと考えられる。
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花き解析用プラットフォームによる花持ち性分子機構の解明
研究課題/領域番号：22K14884 2022年04月 - 2025年03月
日本学術振興会 科学研究費助成事業 若手研究
石森 元幸
配分額：4680000円 （ 直接経費：3600000円 、 間接経費：1080000円 ）
花きにおいては花色や花型などの観賞形質が重要であるが、近年ではより長く花を咲かせる性質（花持ち性）が高付加価値形質としてその重要性を増している。花色などの安定的な形質（質的形質）の品種改良は望ましい性質を有する植物個体を選び、子孫を得ることで、比較的容易に優れた品種を作り出すことが出来る。一方、花持ち性は環境の影響を強く受ける量的形質であると同時に、経時的な評価を必要とするために多大な労力が掛かる。今後、花持ち性の品種改良を効率的に進めるためにはハイスループットな解析プラットフォームが必要であり、本研究を開始するに至った。
2022年度は主にトルコギキョウ・ペチュニア・ハナスベリヒユなどを対象としてインターバル撮影を行うために、タブレット端末用のカメラアプリの作成と遠隔操作（リアルタイムモニタリング）・クラウドへのデータ転送の自動化を行った。これにより夏季の温室内は40℃を超える過酷な環境となることもあるが、3カ月以上の期間にわたって撮影を継続して実施できた。
画像から自動的に花を検出・花持ち性を定量するために、撮影画像の一部を深層学習による物体検出モデルの訓練に使用した。同モデルによる各画像からの花の検出精度は非常に高く、画像の解像度次第では花色・花型・花サイズなどの観賞形質も容易に測定することが出来ると考えられる。花持ち性の定量のためには同一の花を経時的に追跡する必要があり、マルチオブジェクトトラッキング（MOT）と先述の花検出モデルを組み合わせた手法を適用した。温室内では植物体の成長・風の影響などで花の位置がかなり移動することがあるが、MOTにより最長で30日間以上にわたってトルコギキョウの同一花を追跡することが可能であった。同成果により多数の花について経時的な測定が可能となり、花持ち性の検定を極めて効率的に行えるようになると考えられる。 -
トランスオミクスによるナス科植物の果実形成機構の解明
研究課題/領域番号：2022N003 2022年04月 - 2023年03月
一般財団法人旗影会 2022年度研究助成金
石森元幸
担当区分：研究代表者
講演・口頭発表等 【 表示 ／ 非表示 】
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Application of object detection and instance segmentation based on deep learning models to eggplant breeding
Motoyuki Ishimori
Eucarpia 2023 18th EUCARPIA MEETING ON Genetics and Breeding of Capsicum and Eggplant 2023年09月
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Application of object detection and multi-object tracking using deep learning models to the research on flower longevity of ornamental flower crops
Motoyuki Ishimori
The 4th Asican Horticultural Congress 2023年08月