第63回日本植物生理学会年会

◆第24回植物オルガネラワークショップ

日　時：

年会前日　3月21日（月）13:00～18:40

会　場：

K会場

世話人：

泉 正範（理化学研究所），植村 知博（お茶の水女子大学），小保方 潤一（摂南大学），加藤 裕介（摂南大学），楠見 健介（九州大学），高林 厚史（北海道大学），西村 芳樹（京都大学）［五十音順］

本ワークショップでは、植物オルガネラの起源･進化・制御・解析技術など関する幅広いトピックについて、6名の招待講演者に最前線の話題を提供していただくほか、東京工業大学の久堀徹先生に特別講演をお願いしました。ワークショップの参加は無料です。年会と同じくオンラインでの開催となります。ワークショップへの参加希望者は3月11日（金）までに以下のウェブサイトよりお申し込みください。

ウェブサイト：

http://www.rib.okayama-u.ac.jp/OWS/

連絡先：

西村芳樹（京都大学）yoshiki@pmg.bot.kyoto-u.ac.jp

加藤裕介（摂南大学）yusuke.kato@setsunan.ac.jp

◆原核光合成生物シンポジウム（旧「光合成細菌ワークショップ」）

日　時：

年会前日　3月21日（月）14:00～18:00

会　場：

J会場

世話人：

原田二朗 （久留米大学），塚谷祐介（海洋研究開発機構），浅井智広（立命館大学）

シアノバクテリアや光合成細菌を含む原核光合成生物は、光合成器官の生化学や分子生物学の研究材料として古くから用いられてきましたが、昨今ではその多様性の大きさから幅広い分野で研究対象とされています。本集会の前身である「光合成細菌ワークショップ」は昨年度までに全6回開催して反響をいただいておりました。しかし、光合成細菌という用語が酸素非発生型光合成に限定されてしまうことや、元よりオーガナイザーと聴衆の皆様の興味の対象が葉緑体も含む幅広い光合成微生物にあること等から、今年度より集会名を「原核光合成生物シンポジウム」と改めて開催していくことにします。多くの方が光合成微生物の研究を知り、新たな共同研究が生まれる契機となれば幸いです。光合成微生物を使っていないが興味はある（これから使いたい）方々のご参加もお待ちしております。集会終了後には、交流会を予定しております。どちらも気兼ねなくご参加下さい。（プログラム・要旨集）

申し込み：

Zoomによるオンラインでの開催となります。ご参加を希望される方は、登録フォームにてお申し込み下さい。後日、ZoomミーティングのURLをご記入のメールアドレスにご案内いたします。

連絡先：

原田二朗（久留米大学） E-mail: jiro_harada@med.kurume-u.ac.jp

塚谷祐介（海洋研究開発機構）E-mail: tsukatani@jamstec.go.jp

浅井智広（立命館大学）E-mail: cazai@fc.ritsumei.ac.jp

◆第39回植物生理若手の会講演会

日　時：

年会前日　3月21日（月）　18:30～20:00

会　場：

L会場

幹　事：

天野 瑠美（京都府立大学），登 達也（Salk Institute）

本会は，若手研究者や学生を対象に，研究やキャリア育成について議論できる場を提供することを目的としています．講演会後には参加者同士の交流を深めるための懇親会を行います. ご希望の方は参加申し込みフォームよりご登録ください. 講演会には当日参加も可能ですが，講演会のみご参加の方も申し込みフォームへのご登録にご協力いただけますと幸いです．

申し込み締切：

3月14日（月）．

参加申し込みフォーム：https://forms.gle/8tm73Vfkt2Vuq2bQ8

植物生理若手の会ホームページ: https://jsyppmeeting.wixsite.com/wakatenokai

※講演会の詳しい内容についてはこちらのホームページで随時更新いたします

連絡先：

天野瑠美：rumi.amano@kpu.ac.jp

登達也：tnobori@salk.edu

◆データベース講習会

日　時：

年会3日目　3月24日（木）9:00～12:00

会　場：

Z会場

幹　事：

矢野健太郎（明治大学）

第18回データベース講習会では、前回に続き、主要データベースの動向、オンライン情報の活用法、機械学習・深層学習・AIテキストマイニングの概要を紹介する。植物科学分野のデータベース利用の場面において、機械学習・深層学習から取得される知見を活用する機会が増加することは明らかである。また、AIテキストマイニング技術の進展に伴い、学術文献から抽出される網羅的知識情報を体系的に整備した知識ベースが構築されており、研究者の専門分野以外の知識情報であっても容易に理解可能となっている。研究開発の多くは、これらの大規模かつ網羅的な情報の活用、すなわち、バイオインフォマティクスとデータベースの活用によって大きく効率化できる。特に、個々のデータ・知識ベースの特性である格納情報とそれらの取得方法、検索・閲覧機能を理解することで、オンライン情報を容易かつ効果的・効率的にハンドリング可能となる。
本講習会では、まず、イネのゲノムや遺伝子アノテーション情報などの基盤情報を15年以上に渡って提供し続けているデータベースRAP-DBについて紹介し、そして、より高精度かつ最新の知見を提供するために近年取り組んでいる、文献情報に基づいた、遺伝子やゲノム多様性、トランスクリプトーム情報のキュレーションについても触れる。そして、NGSデータを用いて新規遺伝子・因子を同定する場合の大規模オンライン情報の活用法を示す。ここでは、植物精子の形成因子を同定した事例と共に紹介する。次に、AIテキストマイニングによる網羅的な知識情報集積と知識ベースについて述べる。AIテキストマイニングは、計算機が文献情報（論文）を参照し、テキスト内に記述されている知見（知識情報）を迅速・ハイスループットに抽出する最先端手法である。研究者が論文調査を行う場合、読解できる論文本数は限られるが、計算機処理によるA2K（Article to Knowledge）解析基盤により多数の文献から知識情報を集積できる。最後に、可能な場合はハンズオン実習も交えて、機械学習・深層学習について紹介する。特に、画像およびDNA/RNA/アミノ酸配列に対する畳み込みニューラルネットワーク（CNN）について触れる。従来のAI技術ではブラックボックスであったCNNの判断理由についても最近の逆伝播技術（Grad-CAMなど）の登場により、「説明可能なAI（X-AI)」の実装が容易になっている。ここでは、これまでの解析事例と共に、それらの活用法について述べる。

共　催：

植物インフォマティクス研究会