システム育種学：麦類の品種育成情報の統合と育種目標発掘のための理論基盤構築

2017 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 16KT0148
• Research Institution: Okayama University
• Principal Investigator: 最相 大輔 岡山大学, 資源植物科学研究所, 准教授 (90325126)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 甲斐 浩臣 福岡県農林業総合試験場, 農産部, チーム長 (30502413)
• Project Period (FY): 2016-07-19 – 2019-03-31
• Keywords: 遺伝育種学 / 麦類 / 育成系譜 / グラフ理論

Outline of Annual Research Achievements

本研究では，育種学の新たな理論的枠組みの創出を目的に，従来の品種育成情報の統合と新たな育種目標発掘のための理論基盤構築に取り組む．本研究では，大部分（～90%）を輸入に依存し食糧安全保障上の観点から食糧自給率の向上に向けて土地利用型作物として推奨されている麦類（オオムギ，コムギ）を研究対象とする．研究は以下の３つのステップに分けて3ヵ年で実施する．①品種育成系譜およびその形質データの収集と統合，②グラフ理論に基づく育成系譜ネットワークの描出とその数学的特徴付け，③現代育種の問題発見と新たな育種目標の発掘
平成29年度も前年度に引き続いてビール麦の品種育成系譜情報および品種比較試験データの収集とデータ入力に取り組んだ．育成系譜については中間系統の取扱を検討し，ネットワーク解析の最適化を図っている．複数の公設試験場より系統および品種比較試験成績書の提供を受け，30項目余りの形質データを収集し，データ化を進めている．ビール麦の育成系譜データに基づき，代表的な約200系統を選定し，圃場での栽培実験に供試している．これらのゲノム全域のDNA多型をGRAS-Di技術による取得するための，小規模集団を用いた予備実験を実施した．

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

順調に国内麦類品種育成者から情報が提供されたため，入力作業やデータフォーマットの最適化に時間を要している．本研究では育成系譜情報をグラフ理論の枠組みで取り扱うことを計画しているが，特にビール麦育種の現場では半数体育種や中間世代（～F5世代の非固定系統）を用いたケースが散見され，数学的な取扱についての検討と並行しながら育成系譜情報のデータ化を進めているため．ゲノム全域のDNA多型取得については，当初計画のRNA-seq法からより安価なGRAS-Di技術への変更を検討し，その予備実験を実施していたため．

Strategy for Future Research Activity

データフォーマットの最適化を進めているビール麦について，育成系譜ネットワークの構築を進める．また育成系譜ネットワーク上での複数年にわたる形質データの表現方法について研究分担者，連携研究者と連携して，種々のアプローチで検討を加える．ビール麦については主要な現代品種および育成上中核的な品種群を約200系統程度選定し，圃場栽培データの取得を進めている．ゲノム全域のDNA多型データについては，GRAS-Di技術の有効性が確認出来たので，代表系統集団での実施を進める．

Causes of Carryover

（理由）ゲノム多型データ収集に関して，GRAS-Di技術の予備実験を実施するにあたり，受託業者との打合せや小規模集団での予備実験の遂行に時間を要したため，DNAサンプルの調整，受託解析費等に当初予定ほどの経費を要さなかったため．

（使用計画）ビール麦集団を対象にしたGRAS-Di解析を実施する．収集された育成系譜データおよび形質データの入力と取扱について研究分担者，連携研究者との綿密な研究打合せ等が必要となることが予想されるため，そのための研究打合せ旅費としての支出を計画している．