2015 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 国立研究開発法人 農業環境技術研究所, 大気環境研究領域, 上席研究員 (10228455)
山崎 将紀 神戸大学, (連合)農学研究科(研究院), 准教授 (00432550)
中川 博視 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 中央農業総合研究センター, 上席研究員 (90207738)
江花 薫子 国立研究開発法人農業生物資源研究所, 遺伝資源センター多様性活用研究ユニット, 主任研究員 (00370643)
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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 |
作物モデルとゲノミックセレクションのモデルを組み合わせ、出穂日、バイオマス、収量を予測するモデルの構築を試みた。出穂日の予測では、発育速度（DVR）モデルを用いて各品種の温度と日長への応答性をパラメータとして表し、そのパラメータを出穂関連遺伝子の遺伝子型から予測するモデルを構築した。また、同モデルと出穂遺伝子の後代分離をシミュレーションするシステムを組み合わせ、交配後代の出穂日の分離パターンを予測する方法を開発した。同手法を、実際のF2集団のデータに適用し、未試験環境における出穂日の分離パターンを予測して精度評価を行った。その結果、2008年に栽培された74集団において予測分布と実測分布の10%点における予測誤差（RMSE）は7.54日、50%点では8.32日、90%点では9.69日であった。また、10-90%点間の日数の幅の誤差は5.05日であった。全体に予測日を早く予測する傾向があったが、出穂日の幅に関してはその影響を受けず高い精度で予測できた。バイオマスと収量の予測では、ゲノム情報から直接、目的形質の表現型を予測するゲノム予測モデルと、作物モデルとゲノム予測モデルを組み合わせた新たなモデルについて、精度検証を行った。なお、作物モデルは、先述したモデルを用いた出穂日の予測値と、葉面積などのバイオマス・収量関連形質の情報、気温や日射量といった環境情報を、構造的に組み合わせることでバイオマス・収量を予測するモデルとして構築した。新モデルの予測精度はバイオマスでは従来型のモデルに比べて高く、年度の異なるデータでも高精度の予測ができた。しかし、収量に関しては、ゲノム予測モデルに比べて精度が低下し、モデルの更なる改良が必要であることが示唆された。なお、作物モデルを機械学習で構築したモデルで代替することを試みた結果、ゲノミック予測と同等の精度のモデルが得られることが分かった。
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| Research Progress Status |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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