Development of breeding optimization platform by genomic prediction and simulation

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K15506
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 39010:Science in plant genetics and breeding-related
• Research Institution: National Agriculture and Food Research Organization
• Principal Investigator: Yabe Shiori 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: ゲノミック予測 / シミュレーション / 植物育種

Outline of Final Research Achievements

The goal of this study was establishing a platform for efficient breeding using genomic information, assuming traits that were difficult to improve genetically or traits showing trade-off relationship. I conducted breeding scheme optimization simulations based on genetic analysis and genomic prediction for rice and common buckwheat, as the model crop of self-fertilizing and outcrossing crop, respectively. The results showed that the breeding simulation platform could show the optimal scheme for each crop and trait by utilizing the information obtained from a priori genetic analysis. This method is expected to be useful in further improvement in the efficiency of genome breeding of crops.

Free Research Field

量的遺伝学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

これまでに、ゲノムワイドマーカーを用いた選抜方法であるゲノミックセレクション（GS）の植物育種における有効性および、育種工程を最適化するためにシミュレーションを用いる有効性が示されているが、本研究では、複数の作物・形質に合わせて、遺伝解析で得られた知見と組み合わせた際に最適な育種工程を提案できた。この基盤は、実際の作物育種においてゲノム情報を有効に活用する新しいスタンダードを提案できる可能性がある。さらに、本研究の遺伝解析で得られた知見は今後のさらなる研究に発展できる可能性があり、学術的にも意義がある。