2019 Fiscal Year Annual Research Report
ハイブリッド新種ゲノムが有するオミクス適応能の包括的な解析
| Project Area | Determining the principles of the birth of new plant species: molecular elucidation of the lock-and-key systems in sexual reproduction |
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| Project/Area Number |
16H06469
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
瀬々 潤 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 招聘研究員 (40361539)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
清水 健太郎 横浜市立大学, 木原生物学研究所, 客員教授 (10742629)
孫 建強 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業情報研究センター, 主任研究員 (90838624)
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| Project Period (FY) |
2016-06-30 – 2021-03-31
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| Keywords | ゲノム / 交雑 / 異質倍数体 / 遺伝子発現量 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
「鍵と鍵穴」の障壁を超え、交雑により生まれたハイブリッド新種は、農業において積極的に利用されている。現在育種されている種を見ても、コムギ、セイヨウナタネ、ワタなど多数ある。一方で、ハイブリッド新種が作成できたとして、その適応力は明らかではない。本研究では新たに生まれたハイブリッド新種が、どのような環境適応能を持ちうるかの予測法を確立する。予測を通じて、どの種間の交雑が実現すれば、望む適応能力を持つ新種を得られるかを他の班にフィードバックし、産業的に有用な新種の作成へと結びつける。
ハイブリット新種の環境適応を予測する上で、各親の遺伝子発現を区別して検出することは重要であるが、セイヨウアブラナやコムギなどの異質倍数体植物は、重複した遺伝子同士の配列が非常に類似しているため、それらを区別して個体間の変異を解析することが困難であった。 今回、A. kamchatica などの異質4倍体やコムギなどの異質6倍体に対して、個体間のゲノム変異を検出できるプログラムを開発し、遺伝子発現量の定量化を実施すると同時に、２倍体の手法の利用では定量性に問題があることも指摘した。更にこれらの遺伝子発現データに気象データおよび表現型データを加え予測を実施する「二段階モデル」を構築した。ニューラルネットワークと同等の精度を持ちながら、解釈性も高いため、環境適応能力に関与する因子を同定することも可能なモデルである。本モデルを気象情報、遺伝子発現量情報から表現型情報の予測に適用し、結果を得た。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
機械学習によるハイブリッド適応能の予測モデルを開発し、本研究が目標とする適応能理解に近づいたため。
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| Strategy for Future Research Activity |
現在までに取得してきたオミックス情報を、昨年までに構築してきた統計・機械学習モデルによって解析することで、ハイブリッド新種が種として生育するために必要な要素を明確にする。更に、表現型とのリンクを探ることで新種が環境適応能を獲得するための分子生物学的な基盤の発見に繋げる。
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