2018 Fiscal Year Annual Research Report
Meta heuristics in field environment: improvement of agronomic sustainability and productivity through optimization of soil, weather, and crops
| Project/Area Number |
15KT0038
|
|---|
| Research Institution | Institute of Physical and Chemical Research |
|---|
Principal Investigator |
持田 恵一 国立研究開発法人理化学研究所, 環境資源科学研究センター, チームリーダー (90387960)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
平山 隆志 岡山大学, 資源植物科学研究所, 教授 (10228819)
最相 大輔 岡山大学, 資源植物科学研究所, 准教授 (90325126)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2015-07-10 – 2019-03-31
|
| Keywords | オオムギ / ゲノム / トランスクリプトーム / 機械学習 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
これまでに収集した岡山大学資源植物科学研究所の実験圃場で育成したオオムギの葉のトランスクリプトームデータから、開花日の違いに関連すると考えられる遺伝子とその発現パターンを収集した。これらのデータと、岡山大学が保有する過去の栽培記録からの出穂形質データと気象データを用いて、オオムギの系統毎の開花日を予測するモデルを構築した。系統の遺伝子型と育成シーズンを説明変数としたモデルでは、自由度調整済みの決定係数 (adjusted R2)=0.89での予測が可能であった。そこで、オオムギのライフコースにそってどのような環境要因が出穂日の多様性に影響を与えているかを推定することにした。岡山大学が保有する過去の栽培記録からの出穂形質データと気象データと、トランスクリプトームにおける系統間差を説明変数としたニューラルネットワークに基づく機械学習モデルを作成した。日照や気温といった環境の入力ニューロンを変数増減法により選択した。さらに、モデル植物における環境ストレス耐性や栄養環境への生理応答の知見や、野外環境で生育するオオムギの環境応答に関わる生理応答の関係性を、同祖遺伝子の発現プロファイルをもとに検討し、モデルの入力ニューロンを生物学的な知見をもとに選択した。これらの説明変数の選択により、ライフコースの中で出穂日の早晩に提供する環境要因を推定することができた。 本研究は、農地環境情報の集積と統合を行いながらこれらの離散したパラメーターの関連性の理解に基づく作物形質のシミュレーション技術の開発を目指しており、オムギの出穂形質を事例として、遺伝子発現データや気象データを統合した作物の表現型予測モデルの構築やそのモデルを用いた解析により表現型の決定に関わるより重要なパラメーターを推定する手法を提案した。
|
