◆发表要点
• 通过将AI应用于番茄的全基因组排列信息，开发了预测遗传因子发现（基因“运动”）的技术。
• 可以预测果实“成熟”时遗传因子发现的关键DNA排列。
• 通过自由地改变AI预测的关键DNA排列，期待能够实现果实成熟结构的细致设计。

果实的颜色、甜度、香味等特征是根据各个作物基因组中存在的特定基因的发现（基因的“运动”）来决定的。但是，这些遗传因子的发现模式是由基因组内复杂的要素组合决定的，所以即使全基因组排列的信息变得清楚了也很难预测。冈山大学学术研究院环境生命科学领域（农）的赤木刚士研究教授，增田佳苗研究生（D3），田惠理子研究生（M1），国立研究开发法人农业・食品产业技术综合研究机构、筑波大学研究生院生命环境系与九州大学大学院系统信息科学研究院的共同研究人员一起，将原本多用于照片等图像、影像和语言的AI技术的深层学习应用于番茄的全基因组信息。开发了一种预测果实在“成熟”过程中重要的遗传因子出现变化的技术。并且，通过活用被称为“可说明的AI（X-AI）”的技术，可以确定作为AI预测果实基因发现的重要关键的DNA排列。今后，通过进一步的“与AI的协动”，我们人类很难判断的庞大的全基因组信息中的结构将被解开，自由地改变成为关键的DNA排列，期待着能设计出与果实各种特征相关的细致设计。
　本研究成果将刊登在日本时间3月8日晚9点（美国东部标准时间：3月8日上午7点）、美国科学杂志《The Plant Cell》的在线广告版上。

◆来自研究人员的一句话

一起寻找果实的“最佳食用时间”吧？根据你的想法，也许能设计出新的果实！