2020 Fiscal Year Research-status Report
植物は自らが過去に経験した光環境の情報をどのように処理・利用しているのか？
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19K22343
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
松田 怜 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 准教授 (20547228)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2022-03-31
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| Keywords | 光順化 / LMA / クロロフィル / 光合成 / キュウリ / 白色LED / PPFD / モデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、脳という記憶・情報処理器官を持たない植物が、いかにして自身が経験した環境、特に光強度の時間変動の情報を処理し、自身の「体づくり」、すなわち環境に応じた生理的・形態的特性の変化に利用しているのかを、数理モデルで表すことである。このことは、施設園芸において植物生育や収量を予測し、望ましい特性を有する植物を環境制御によって作り出すなど、植物生産の高効率化を図る上で重要であると考える。
本年度は、昨年度に引き続き、出葉後の明期における光合成有効光量子束密度（PPFD）の経日変化が、個葉の生理的・形態的特性に及ぼす影響を、キュウリ第1本葉をモデル実験系として、室内実験により調べた。光源に蛍光体利用白色LEDを用いて、播種後11～20日目の日ごとの明期PPFDを、100、200、……、700 μmol m－2 s－1の7水準のうちいずれかにランダムに決定した12試験区を設けた。播種後16、18、および20日目に、光順化に関する生理的・形態的特性として、葉面積あたり葉乾物重、クロロフィルa/b比、最大カルボキシレーション速度および最大電子伝達速度を評価した。昨年度に考案した、過去に経験したPPFDの重みをより小さく評価する加重平均PPFDを用いたところ、測定項目および測定日によって、光順化応答の程度の推定精度は異なった。過去のPPFDの及ぼす影響の程度は、評価対象とする光順化応答の種類（生理的・形態的特性）によって、また葉の生育ステージによって、異なる可能性がある。
また、時系列分析の適用可能性を検討した。実験データにもとづく仮想的なシミュレーションデータを用いて、状態空間モデルを含むモデリング手法を検討したものの、本研究で主に想定する個葉の光順化応答のモデル化に用いるには、取得可能データの種類およびデータ数の点で、現時点での適用には課題が多いと考えられた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新型コロナウイルス感染症の感染拡大に伴う大学の活動制限により、年度前半に予定していた実験が予定どおりには遂行できず、また成果の公表を予定していた国際会議も開催延期となったため。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでに試験していない明期PPFDの日変動パターンについて検討し、過去に経験したPPFDが光順化応答の程度に及ぼす定量的な影響をより適切に評価できるモデルの構築を目指す。また、評価対象とする光順化応答の種類ごとに、モデルを精緻化することを試みる。
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| Causes of Carryover |
新型コロナウイルス感染症の感染拡大に伴う大学の活動制限により、年度前半に予定していた実験が予定どおりには遂行できなかった。このことから、研究期間を1年延長し、実験遂行のための消耗品費、実験補助員の人件費等に助成金を使用する計画である。
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