Prediction modeling for photosynthetic dynamics of multiple rice cultivars by field transcriptome

Research Project

Project/Area Number	24K01740
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 39020:Crop production science-related
Research Institution	Tokyo University of Agriculture and Technology
Principal Investigator	安達俊輔東京農工大学, (連合)農学研究科(研究院), 准教授 (30717103)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	鹿島誠東邦大学, 理学部, 講師 (10780562)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥18,590,000 (Direct Cost: ¥14,300,000、Indirect Cost: ¥4,290,000) Fiscal Year 2026: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000) Fiscal Year 2025: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000) Fiscal Year 2024: ¥7,280,000 (Direct Cost: ¥5,600,000、Indirect Cost: ¥1,680,000)
Keywords	モデリング / トランスクリプトーム / 光合成 / イネ
Outline of Research at the Start	申請者らはこれまでに、野外トランスクリプトーム情報を説明変数としてイネの葉の光合成速度を予測するモデルを開発してきた。その結果、光合成速度を高い精度で予測できるようになったが、本モデルが利用できるのは品種コシヒカリとタカナリの交雑後代系統に限られ、他の品種群への拡張性の有無は不明である。本研究では、前述のモデル精度を一層向上させるとともに、機械学習アルゴリズムを通じて光合成速度に密接に関与する約200個の発現遺伝子を抽出する。そして申請者らが開発したDeLTa-Seqを用いて多様なイネ品種の当該遺伝子発現のみを効率的に測定し、光合成速度を予測できることを実証する。