2022 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 – 2024-03-31
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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、まず昨年度までに実施した実験データを取りまとめて解析を進めた。実験の概要は次のとおりである。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。播種後11～16日目の日ごとの明期PPFDの異なる種々の試験区を設定した。播種後16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（LMA）、最大純光合成速度（Pnmax）、最大カルボキシレーション速度（Vcmax）および最大電子伝達速度（Jmax）を評価した。解析の結果、Pnmax、Vcmax、およびJmaxの推定については、日ごとの明期PPFDの変化量の関数を用いることで、過去の日ごとの明期PPFDを単純に平均した単純平均PPFDや、日ごとの明期PPFDに固有の重みを与える加重平均PPFDを用いた従来の方法よりも、精度の高い推定を行うことが可能であることが明らかとなった。この結果は、LMAの推定とは異なるものであり、推定する特性ごとに異なる推定方法を適用する必要性が示された。また、これまでのデータに基づいて得られた仮説を実証するための新たな実験も実施した。
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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対策に伴う活動制限により、計画していた研究が必ずしも予定どおりには遂行できなかったため。
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度に実施した実験のデータを解析し、結果を取りまとめる。また、取りまとめた結果を、学会発表や論文等として外部に公表することを目指す。
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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活動制限により、計画していた研究が必ずしも予定どおりには遂行できなかった。このことから、研究期間をさらに1年延長し、研究成果の取りまとめや外部への公表等に助成金を使用する計画である。
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