ゲノミック予測とシミュレーションによる育種最適化基盤の開発

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K15506
• Research Institution: National Agriculture and Food Research Organization
• Principal Investigator: 矢部 志央理 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 次世代作物開発研究センター, 研究員 (60767771)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: イネ / ゲノム育種

Outline of Annual Research Achievements

本研究課題では、多様な作物種において効率的な選抜育種を実現するため、ゲノミック予測モデルの構築および、その予測モデルを用いた選抜法であるゲノミックセレクションの工程を最適化する育種シミュレーション基盤を開発することを目指す。このため、今年度は主に水稲における解析データの取得、予測手法の開発を実施した。
水稲において、登熟は収量に関わる重要な形質であるとともに、その予測が困難な形質である。登熟について提案手法の有用性が示されることで、直接イネ育種に貢献するのみでなく、提案手法の実用性が示される。登熟の環境に対する変化をより詳細に記述するために、1つの穂の中で籾が実る効率に当たる指標を提案し、複数の品種においてそれらの指標にかかる値を抽出するとともに、この提案指標の妥当性を検証した。これにより、品種集団において、この指標およびその他の登熟関連形質の品種間差を解析するとともに、環境に対する各形質の安定性や形質間相関についての解析を実施した。各形質の遺伝率を比較すると、籾数や粒大と比較して、環境に左右されやすいと考えられる登熟指標などについては低い値となった。
品種集団の情報に基づき構築された予測モデルが、より遺伝的多様性の低い育種過程の集団にも適用可能か検証するため、品種集団由来のF２における解析を実施した。2パターンの交配組合せに由来するF2集団において、表現型計測を進めるとともに、上記の登熟関連形質を抽出した。また、既知のQTL情報を予測モデルに組み込む妥当性を検証するためおよび、交配シミュレーションの精度を検証するため、このF２集団においてQTL解析の実施を想定したマーカーの準備を行なうとともに、交配シミュレーションを実施するためのプログラムの構築および手法の検討を実施した。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

水稲の登熟関連形質をターゲットとし、ゲノミック予測モデルの精度および交配シミュレーションの精度を実際のデータを用いて検証するために、今年度は（１）品種集団における形質調査、（２）交配後代集団における形質調査、（３）交配シミュレーション手法の実装、を計画していた。以下に記載する通り、今年度、これらの研究計画を実施した。
水稲の登熟に関連する形質を記述する指標を提案し、複数の品種においてそれらの指標にかかる値を抽出するとともに、得られた値と他形質との比較からこの提案指標の妥当性を検証した。これにより、品種集団において、登熟関連形質の品種間差を解析するとともに、環境に対するそれらの形質の反応と形質間の交互作用について解析した。
上記の品種集団に含まれる品種から選ばれた2つの交配組合せに由来するF2集団について、圃場試験で得られたサンプルの表現型計測を進めた。また、表現型計測を実施した個体について、上記の登熟関連形質の値を抽出し、品種集団および親品種の値と比較した。なお、今年度までの表現型抽出を予定していた片方のF２集団については、登熟関連形質の抽出が完了した。
このF２集団においてQTL解析を実施するため、特定のマーカージェノタイピングシステムにおいて、より詳細なマーカージェノタイプを推定する手法を検討した。この提案手法について、推定結果の精度を検証し、一定レベルの精度で推定を実施できることが示された。また、交配シミュレーションを実施するための基盤となるプログラムおよび手法を検討・構築した。

Strategy for Future Research Activity

水稲の登熟関連形質をターゲットとし、ゲノミック予測モデルの精度および交配シミュレーションの精度を実証試験において検証するために、以下の３つを実施する：（１）品種集団におけるゲノミック予測モデルの改良と選択、（２）2系交配後代集団（F２集団）の表現型計測および登熟関連パラメーターの抽出、（３）実際のF2集団に合わせた品種集団ベースの交配シミュレーションの実施とゲノミック予測モデルの適用。これにより、交配シミュレーションに適用する場合の、登熟関連形質の予測モデルの改良にもつながると考えられる。
また、上記のモデル構築に用いた集団（トレーニング集団）と検証に用いた集団（テスト集団）において、登熟関連形質について遺伝解析での検出結果に差があるか確認するため、トレーニング集団におけるGWAS及びテスト集団におけるQTL解析を実施する。両方の解析手法において形質と関連するQTLが検出された場合は、結果の比較により、テスト集団の遺伝構造に合わせてトレーニング集団で構築するモデルを改良する手法を検討する。
水稲以外の作物に上記の予測モデル・シミュレーションシステムの適用可能性を検証するため、他殖性植物の選抜育種を想定し、以下の2つを実施する：（１）仮想集団のシミュレート、（２）QTLが既知である場合の選抜シミュレーションの進展。これにより、シミュレーションシステムの拡張を試みるとともに、遺伝・育種研究が進んでいる他殖性植物における効率的な選抜手法を明らかにできると考える。

Causes of Carryover

旅費として計画していた額が未使用のため。
今年度に計画していた水稲のF２集団の表現型計測の一部を次年度に実施することになったため、その経費が次年度使用額となった。なお、今年度解析実施予定であった集団については、表現型計測が終了した。
大規模な解析およびシミュレーションを実施する次年度にデータ保存および解析機器にかかる経費を使用するため。