4F3am14 2026/03/12 11:48 一般講演 F3 機械学習モデリングを用いた植物生育を促進する根圏微生物叢の設計 Machine learning-driven design of rhizosphere microbiota to enhance plant growth and heat resilience ○青木 裕一1,2山�� 真一3中安 大4金井 恵子4水野 里江4海田 るみ5増田 幸子3柴田 ありさ3白須 賢3永野 惇6,7藤井 義晴5杉山 暁史4○Yuichi AOKI1,2 Shinichi YAMAZAKI3 Masaru NAKAYASU4 Keiko KANAI4 Rie MIZUNO4 Rumi KAIDA5 Sachiko MASUDA3 Arisa SHIBATA3 Ken SHIRASU3 Atsushi NAGANO6,7 Yoshiharu FUJII5 Akifumi SUGIYAMA4 1東北大 ToMMo、2東北大院情報、3理研 環境資源科学研究センター、4京大 生存圏研究所、5東京農工大学、6名古屋大 生物機能開発利用研究センター、7慶應義塾 大先端生命科学研究所 1ToMMo, Tohoku Univ., 2GSIS, Tohoku Univ., 3RIKEN CSRS, 4RISH, Kyoto Univ., 5Tokyo University of Agriculture and Technology, 6BBC, Nagoya Univ., 7IAB, Keio Univ. Solanum lycopersicum / Rhizosphere Microbiome / Machine Learning
