本研究成果のポイント

◆魚が高温・低温にさらされた際に体のバランスを失う瞬間（平衡感覚喪失（LOE: Loss of Equilibrium））を、AI技術を用いて自動的かつ客観的に検出するシステムを開発し、これまで人によって判定がぶれやすかった評価を、熟練した研究者と同等の精度で行えることを示した。
◆同システムを用いてメダカの複数の系統や近縁種を比較したところ、系統や種によって温度耐性が異なることが分かった。
◆今後、本システムを用いた詳細な解析により、温度耐性の分子機構の解明や、気候変動が魚類に与える影響の予測への貢献が期待される。

論文名

DeepLabCut-based automated system reveals diverse temperature tolerance among medaka strains and related Oryzias species
（日本語タイトル：DeepLabCutを用いた自動評価システムによるメダカ系統およびメダカ近縁種の多様な温度耐性の解明）

著者

Yoshiya Matsuo, Takuya Kato, Kiyoshi Naruse, Takashi Yoshimura, Tatsuhito Hasegawa, Tomoya Nakayama

松尾 佳哉(1)、加藤 拓也(2)、成瀬 清(3)、吉村 崇(1)、長谷川 達人(2)、中山 友哉(1)
(1):名古屋大学　(2):福井大学　(3):基礎生物学研究所

掲載誌

Scientific Reports

DOI

10.1038/s41598-026-66712-w
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研究者情報

長谷川 達人　准教授

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