従来の見方
インクロス（サンデーサイレンス３ｘ４）のように、血統表のどこに名前が入っているかを重視する。名前があれば血量として必ずカウントする。
Coat Color Research
毛色診断
毛色や白斑・流星を単なる外見情報ではなく、遺伝子発現の結果として捉えます。 あずきラボでは、毛色の発現から「走る遺伝子」の可能性を探索するため、Pi値という独自指標の開発に取り組んでいます。
Background
遺伝の結果は、体表面にも現れる。
三毛猫の性差、動物の模様を生むチューリング・パターン、白毛に関与するKIT遺伝子など、 体表面の色や模様には生物学・遺伝学的背景があります。競走馬でも、毛色や流星、白斑に含まれる情報を 評価指標として使えるのではないか、という仮説から本研究は始まります。
Phenotype
流星や白斑は、胎児期から存在する観察可能な情報。
流星は産まれる前から存在し、形状はほぼ変わらないと考えられます。 毛色診断において、毛色や白斑・流星といった表現型を解析対象とする独自の着眼点は、 父母から受け継がれる遺伝子の組み合わせの“確定”を反映しています。 科学的根拠に基づいた、画期的なアプローチだと考えています。 白毛はよく研究対象となりますが、それでもまだ分かっていないこともあります。 また、距離適性指標としてミオスタチン遺伝子は知られていますが、遺伝子検査をしないと分かりません。
Pigmented Value
Pi値とは
Pi値は、毛色や白斑・流星に関する情報を、募集馬評価に使える形へ定量化するための指標です。
Why Alleles Matter
血統表をアレル（対立遺伝子）で紐解く
血統表の濃さだけでは、両親どちらの染色体が競走成績に影響するかまでは見えません。 母と父から受け継いだ、どちらの染色体が成績に影響しうるかまで考えることが、Pi値の重要な前提です。 これはこれまでの血統表から遺伝学的解釈（アレル；対立遺伝子）に基づくアップデートです。
本研究の見方
母と父から１本ずつ受け継いだどちらの染色体が成績に影響しうるかまで考える。確率的に、受け継ぐ・継がれない遺伝子が存在する。
Pi値への反映
両親どちらも毛色と白斑・流星を観察することで遺伝様式が"確定"する。そこから競争能力に直結すると考えられる（例えば運動神経など）遺伝子が、仔に受け継がれたかどうかを推定する。
Analysis Design
解析方法の概要
毛色指数（毛色による推定）と名馬指数（白斑・流星による推定）を別々に設計し、最終的に募集馬評価へ統合します。 独自に集計した、毛色と白斑・流星の符号化データを組み合わせ、構築モデルの精度検証を行っています。
毛色指数（毛色データ）
過去10年間のJRAデータから、種牡馬・母父・性別・毛色・獲得賞金を抽出します。
名馬指数（白斑・流星データ）
賞金上位約100頭を対象に、肢白斑と額白斑を個人判定で符号化します。
機械学習
線形・非線形モデルを比較し、交差検証で精度を確認しながら独自の最適モデルを構築します。ベンチマーク（LightGBM, CatBoostなど）を上回るモデルを採用します。
最終評価
Pi値をランク付けし、検討会・牧場見学・馬体・歩様などの情報と合わせて最終判断に使います。