2018 Fiscal Year Research-status Report
秋において植物が温度ノイズの中から冬を感知するメカニズム
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18K19319
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| Research Institution | Iwate University |
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Principal Investigator |
河村 幸男 岩手大学, 農学部, 准教授 (10400186)
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| Project Period (FY) |
2018-06-29 – 2020-03-31
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| Keywords | 低温馴化 / 植物 / 冬季感知 / 温度ノイズ / 季節情報 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、野外実験と室内実験を組み合わせることにより、植物の野外における秋から初冬にかけての冬季感知メカニズムの解明を目指す。特に、１）植物が温度ノイズの中から冬季感知に利用している環境パラメーターの特定、２）その分子メカニズムの解明、を目標とする。昨年度は１の項目に重点を置き、人工環境で育てた均一な状態の植物サンプルを用いて、１週間の低温馴化処理を直達日射の当たらない野外で行い（野外処理）、凍結耐性試験により馴化の深まりを測定してきた。野外処理は１週間に２回のペースで９月から始め、現在も継続中である。また、凍結耐性試験は大量の試験を行うため比較的簡便なFv/Fmを指標とした方法を用いた。この方法は実際の試験時は簡便である一方、得られたデータの画像解析に多少の時間が掛かり、現在、その解析を進めている。次に、サンプルの野外処理を行った同じ場所で気象データ（気温、光量、光の波長分布）の測定を分単位で行った。現在、気象データおよび凍結耐性試験の結果とをあわせ冬季感知に利用している環境パラメーターの特定を目指しているが、一部のデータに関しては解析が終了している。まず、気象データに関しては、これまでの報告では、秋から初冬にかけての赤光／遠赤光の比率の低下が低温馴化に影響する可能性が指摘されていたが、赤光／遠赤光の比率の季節変化は少なくとも盛岡では見られず、この気象パラメータによる季節感知の可能性が低いことが見出された。凍結耐性試験の解析ではシグモイド曲線による数理解析を導入し、一般的な耐凍性を示すLT50以外にもう一つのパラメータを抽出することに成功した。この解析により、晩秋から初冬にかけての馴化と真冬の馴化ではプロセスが異なる可能性があることが示唆された。２の項目の分子メカニズムの解明に関しては、５つのフィトクロム欠損株（phyAからphyE）を準備を進めているところである。
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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
本研究での要は「植物が温度ノイズの中から冬季感知に利用している環境パラメーターの特定」であり、この解析の母体となる野外における凍結耐性試験および気象データの収集は、少なくとも冬季感知の解析に必要となる９月半ばから４月終わりまでの期間で終了している。また、予定には無かった凍結耐性試験に関してもシグモイド曲線による数理解析の方法が確立し、耐凍性の指標となるLT50以外の新たなパラメータが得られ、これまでよりも詳細な解析が可能となった。５つのフィトクロム欠損株の準備に関しても３種に関しては終了しており、残り２種に関しても最終の戻し交配を行っているところである。
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度は予定通りに、１）凍結耐性試験および気象データの数理解析による冬季感知に利用している環境パラメーターの特定、２）野外実験から推定された環境パラメータの人工環境による確認実験、３）欠損株を用いたフィトクロムの影響の検証、４）マイクロアレイによる分子経路の確立、を目指す。
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