2017 Fiscal Year Annual Research Report
Large-scale genotyping technologies for fish genetic resource management
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16K14966
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
菊池 潔 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 准教授 (20292790)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
片町 太輔 国立研究開発法人水産研究・教育機構, 瀬戸内海区水産研究所, 研究員 (60443371)
鈴木 重則 国立研究開発法人水産研究・教育機構, 増養殖研究所, 主任研究員 (60463105)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 遺伝的多様性 / 遺伝資源 / ゲノム解析 / 地域適応遺伝子 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年、水産生物の全ゲノム情報を得ることが比較的容易となり、その水産業への応用が期待されている。しかしその技術を「水産資源の現状評価・管理技術の開発」に効果的に活用した例は日本ではなく、世界でも技術開発の試行錯誤が続いている段階である。本研究では、水産ゲノム研究者と漁業資源研究者が連携することで、「水産魚多個体の全ゲノム配列解析」を行い、これまでにない精度で海産漁業資源の遺伝的特性を解明することを目的とする。
全ゲノム解析から得られる情報を資源管理に活用するためには、安価迅速なSNP判定技術の開発も必要となる。今年度は、1kSNPシステムと名付けたSNP判定技術の開発にとりくんだ。まず、昨年度得たトラフグの全ゲノム配列データをもとに、信頼性の高い中立マーカーあるいは性判別マーカーとなり得るSNP座を抽出した。つぎにこれらSNPを挟みこむようなプライマーを約1000 セットを設計して合成し、1 個体のゲノムと混ぜて、一つのチューブ内で反応させ、約1000 種のアンプリコンを得た。各個体についてアンプリコン群をラベルした後に96 個体を集約して、次世代シーケンサーMiSeqに付し、その後のデータ解析でSNPコーリングを行った。その結果、9割を超えるSNP座において、信頼性の高い遺伝子型（被覆率x5以上）を判定することができた。現在、主要産卵地を網羅するように収集したトラフグサンプルについてこの1kSNPシステムを適用し、遺伝的集団構造や地域特性を解析中である。
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| Remarks |
研究室のホームページに、成果を順次まとめて掲載している。http://www.se.a.u-tokyo.ac.jp/japanese.html
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