2018 Fiscal Year Annual Research Report
Development of a new method for discovering useful genetic variations from genetic germplasm efficiently
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16H04858
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
岩田 洋佳 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 准教授 (00355489)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
辻本 壽 鳥取大学, 乾燥地研究センター, 教授 (50183075)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 遺伝資源リソース / 遺伝的多様性 / リモートセンシング / 表現型計測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
タルホコムギの遺伝資源343アクセッションについて、DArT-markerを用いたジェノタイピングを行い、16,381の多型を明らかにした。これをもとに、主成分分析やクラスタ解析を用いて遺伝的背景の解析を行った結果、これら343アクセッションには比較的明瞭なクラスタが存在することが分かった。しかし、それらクラスタと採取地の地理的な位置の間には、明瞭な関係は見られなかった。
なお、採取地の気象条件とゲノム変異を関連させる解析を行おうとしたが、上記のタルホコムギ遺伝資源については、多くのアクセッションにおいて詳細な位置情報が不明であった。そこで、USDAが収集しているピーカン遺伝資源について収集されたデータをもとに解析を行った。具体的には、ピーカンおよびその近縁種について，環境データのGWASを行った。その結果，環境データとSNPの間に有意なアソシエーションが検出された。特に，年平均よりも月平均とのアソシエーションが高く，季節性の環境変化とSNP間のアソシエーションが高いことが分かった。さらに，アソシエーションが高いSNPだけで開芽日の予測を行った結果，数少ないSNPである程度の予測が可能であることが示された。こうしたSNPは，ピーカン遺伝資源の環境適応に関わる遺伝子に連鎖している可能性があり，環境適応性の改良に有用なマーカーとなる可能性がある。
また、ゲノムワイドマーカーを用いて遺伝資源を戦略的に活用するための手法について、文献をレビューし、これまでにどのような手法が開発され、今後、どのような形で発展していくかを調査した。ゲノムワイドマーカーを用いた予測や、ゲノムワイドマーカーと環境情報の関連を利用することで、従来のアプローチとは異なる，新たな戦略に基づく遺伝資源のスクリーニングが可能となると考えられた。
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| Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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