2022 Fiscal Year Annual Research Report

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

Research Project

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, 作物研究部門, 主任研究員 (60767771)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2023-03-31
Keywords	ゲノム育種 / イネ / 自殖性植物 / ソバ / 他殖性植物 / シミュレーション
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。最終年度は、主に他殖性作物であるソバに焦点を当て、負の相関を持つ2形質に対する選抜を想定し、前年度までに構築した交配シミュレーション基盤を活用して、育種シミュレーションを実施した。結果、ゲノミック予測と通常のマーカー利用選抜とを組み合わせて選抜を実施する場合の、適した工程を示すことができた。この結果は、今後、実際の育種に活用予定である。研究期間全体を通し、イネ等の自殖性作物とソバ等の他殖性作物それぞれの交配様式・育種法を想定した育種シミュレーションを実施した。イネについては、水稲の実際のデータを用いて解析を実施するため、登熟関連形質の表現型データの取得および表現型記述、モデル検証の準備、遺伝解析を実施した。表現型記述法の適用により新規登熟関連形質の統計解析を可能とし、その品種間差や環境に対する安定性について解析することに成功した。これにより、登熟関連の形質間のトレード・オフの関係が明らかとなり、その情報に基づく有用系統の抽出方法を提案した。また、品種集団の情報に基づきゲノム情報から表現型を予測するモデルを構築し、遺伝的構成の異なる育種過程の集団にも適用可能か検証するため、テスト集団として品種集団および2パターンの交配組合せに由来するF2集団に適用し精度をみた。この際、特定のジェノタイピング方法について、マーカーのスコア化についての新規手法を検討した結果、提案手法はデータ特性により利用可能性が異なることが示され、遺伝的多様性の多い集団でのみ利用可能であると示唆された。この手法は、多様性の高いソバ集団では、連鎖地図作成やQTL解析に適用可能であった。