シンク拡大系統を利用した水稲の登熟期群落光合成能の高精度評価と改良

• Project/Area Number: 23K26886
• Project/Area Number (Other): 23H02193 (2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 39020:Crop production science-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 青木 直大 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 教授 (70466811)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 岡村 昌樹 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 中日本農業研究センター, 主任研究員 (00757908) ; 鳥羽 大陽 宮城大学, 食産業学群, 准教授 (10585160)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,850,000 (Direct Cost: ¥14,500,000、Indirect Cost: ¥4,350,000); Fiscal Year 2025: ¥5,460,000 (Direct Cost: ¥4,200,000、Indirect Cost: ¥1,260,000); Fiscal Year 2024: ¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000); Fiscal Year 2023: ¥7,020,000 (Direct Cost: ¥5,400,000、Indirect Cost: ¥1,620,000)
• Keywords: 群落光合成 / イネ / 多収 / シンク・ソース関係

Outline of Research at the Start

本研究では、籾数を増大させるアリルの導入によりシンクを拡大し、人為的にソース律速としたイネ系統（原品種：コシヒカリ）をベースにして、それに草型に関わる形質（葉身の形態や株の開帳性など）を改変させる効果を持つアリルを導入した「シンク拡大・ソース能改変系統」の解析を通して、多収化に有効な草型関連形質を明らかにするとともに、コシヒカリに比べての収量が1.3～1.4倍に増加した系統を得る。さらに、葉身の代謝物プロファイリング・データや空撮画像データを用いて群落光合成能の予測モデルを構築し、登熟期の群落光合成能を高精度で評価する新手法の確立を目指す。