2016 Fiscal Year Annual Research Report
in silico prediction of gene function associated with agronomically useful traits in crops using differential network analysis
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26850024
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| Research Institution | Institute of Physical and Chemical Research |
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Principal Investigator |
福島 敦史 国立研究開発法人理化学研究所, 環境資源科学研究センター, 研究員 (80415281)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | バイオインフォマティクス / 遺伝子発現調節ネットワーク / 遺伝子共発現 / ディファレンシャル共発現 / ネットワーク推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
＜研究目的＞ 植物が持つ複雑な代謝経路に関わる遺伝子発現制御ネットワークの理解は、作物収量の増加や有用物質生産能力の向上に役立つ。本研究課題は「ディファレンシャル共発現法」 (後述) をコア技術としたin silicoな遺伝子発現制御ネットワーク推定法の開発を目的とする。
＜研究方法＞ 2つの実験条件下におけるゲノムワイドな遺伝子共発現パターンの違いを統計的に検出する手法として「ディファレンシャル共発現法」およびネットワーク統計量とを統合する。作物種例として、トマトおよびイネに着目した。
＜研究結果および考察＞ 平成28年度は、昨年度に引き続き、トマト葉の形の多様性に着目した。具体的には、食用種のトマト (Solanum lycopersicum) およびその野生種トマト2種S. pennelliiとS. habrochaites (これら3種は、葉の形態が大きく違う) の葉の異なる発生ステージ別RNA-seqデータセットを用い、トランスクリプトーム比較研究を進めた。また、並行してイネの地上部および地下部に関するトランスクリプトームデータセットを収集し、共発現ネットワークを構築した。今後、実用作物種の葉や根の特徴を形作る細胞内分子ネットワークを調節する制御因子を種特異的に検出しうるネットワーク推定法の開発につなげていく。得られた結果は論文にまとめて、近く投稿予定である。
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[Journal Article] Comparative Characterization of the Leaf Tissue of Physalis alkekengi and Physalis peruviana Using RNA-seq and Metabolite Profiling2016
Author(s)
Fukushima A., Nakamura M., Suzuki H., Yamazaki M., Knoch E., Mori T., Umemoto N., Morita M., Hirai G., Sodeoka M., Saito K.
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Journal Title
Frontiers in Plant Science
Volume: 7
Pages: 1883
DOI
Peer Reviewed / Open Access
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