2014 Fiscal Year Annual Research Report
環境適応型品種をデザインするための統合的モデル化手法の開発
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25252002
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
岩田 洋佳 東京大学, 農学生命科学研究科, 准教授 (00355489)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
長谷川 利拡 独立行政法人農業環境技術研究所, その他部局等, 研究員 (10228455)
江花 薫子 独立行政法人農業生物資源研究所, その他部局等, 研究員 (00370643)
山崎 将紀 神戸大学, (連合)農学研究科(研究院), 准教授 (00432550)
林 武司 独立行政法人農業・食品産業技術総合研究機構, その他部局等, 研究員 (70370674) [Withdrawn]
中川 博視 独立行政法人農業・食品産業技術総合研究機構, その他部局等, 研究員 (90207738)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 育種学 / ゲノム / 遺伝子 / モデル化 / 気候変動 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
形態の環境応答モデルの構築を目的として、平成25年度に引き続き110品種の多環境試験を行い、7試験地における出穂データの収集を行った。また、草型が大きく異なる金南風とコシヒカリについて、両品種の収量性と環境応答の違いを遺伝的に解明することを目的として、金南風×コシヒカリRIL 132系統および両親系統の栽培試験を行った。栽培試験はつくばにおいて、5月および7月植えの2作期の栽培試験を行った。草丈、葉齢、群落上からの画像は毎週計測し、分げつ数は生育期間中に3度計測した。また、葉身長、幼穂形成期、出穂期、収穫期新鮮重についても計測を行った。いずれの形質も有意な遺伝変異が観察され、乾物重や穂重では、超越分離するRILsが多数見られた。また、これら、RILsについてDNAアレイを用いて364 SNPsの遺伝子型を決定して連鎖地図を作成した。さらに、連鎖地図の高密度化のためにRAD-Seqを用いた遺伝子型決定を行った。今後は、こうして収集されたデータをもとに詳細なデータ解析、モデル化を行っていく予定である。
成長シミュレーションのための作物モデルについて、群知能を応用したアルゴリズムによってパラメータ推定プロセスを高速化し、非線形モデルにおいても高速・安定にパラメータ推定を行えるようにした。また、同アルゴリズムをもとに、作物モデルのパラメータ推定を行い、推定パラメータと出穂関連遺伝子の遺伝子型間の関連をモデル化した。これにより、出穂については、未知環境における環境応答を比較的精度良くシミュレーションできるようになった。また、多次元データとして表現される形態変異をゲノムワイドマーカーと関連づけるモデル化手法の研究を行った。同手法により、多次元データとして表現された玄米形をゲノムワイドマーカーから精度良く予測できることが分かり、形態の環境応答のモデル化にも応用できると考えられた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
25,26年度に行った栽培試験により、イネの環境応答のモデル化に必要となる詳細な栽培試験データを収集できた。また、25年度に栽培試験を行った9品種については既に公共データベースで利用可能であった3品種を含めて全ゲノム配列が得られており、26年度に栽培試験を行った金南風×コシヒカリ132 RILsについては、マイクロアレイとRAD-Seqによる遺伝子型データを収集できた。モデル化のためのアルゴリズム・手法として、群知能を応用して非線形モデルのパラメータ推定を安定・高速に行うアルゴリズムを開発し、高次多次元データとゲノムの関連をモデル化・予測するための手法も開発できた。以上の成果については、研究計画当初の予定以上のものである。いっぽう、栽培試験データ解析、および、それに基づくシミュレーションシステムの研究開発については、収集データ整理が遅れ、今年度の成果とすることができず、来年度に持ち越しとなった。なお、得られた研究成果については、多数の学会発表を通して公表できた。学会発表については想定以上の成果が得られているので、今後、これらを論文化していくことが重要である。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでの研究によって、実験に用いた品種や系統について詳細な表現型データを収集できている。RILsについては27年度も引き続き栽培試験を行って表現型データを蓄積することで、3環境（2014年2作期、2015年1作期）のデータを解析できるようにする。これらデータをもとに、収量関連形質間にみられる関連をモデル化し、異なる作期におけるモデルパラメータの変動から環境応答パターンの評価を試みる。また、132 RILsについて収集されたマイクロアレイデータとRAD-Seqデータを用いて、金南風×コシヒカリの高密度連鎖地図を構築し、金南風×コシヒカリの全ゲノム配列から、出穂等の重要遺伝子について各RILの遺伝子型を明らかにする。これら遺伝子の遺伝子型と、収量関連形質、および、それらの関係を記述するパラメータの関連を解析し、形態の環境応答を司る遺伝機構について明らかにする。また、得られた結果をもとに仮想的な温度・日長下における形態変異をシミュレーションするシステムを構築し、シミュレーションをもとに最適なゲノムデザインを明らかにするアプローチについて研究開発を試みる。なお、27年度は、最終年度となるため、これまでに得られている研究成果について学会発表をするとともに、論文化を進めていく。
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[Presentation] Rice nested association mapping population and its phenotyping2015
Author(s)
Yamasaki, M., A. Garcia, M. Maeda, S. Okada, T. Goda, T. Yoshioka, M. Suehiro, W. Yokoyama, R. Takayama, D. Saisho, H. Yamamoto, K. Hori, K. Ebana, H. Iwata, K. Doi
Organizer
57th Annual Maize Genetics Conference
Place of Presentation
St. Charles（アメリカ合衆国）
Year and Date
2015-03-12 – 2015-03-15
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