• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to previous page

高速形質評価・環境計測によるダイズ安定多収化に貢献する群落生産形質遺伝子座の探索

Research Project

Project/Area Number 18H02190
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

Allocation TypeSingle-year Grants
Section一般
Review Section Basic Section 39020:Crop production science-related
Research InstitutionNational Agriculture and Food Research Organization

Principal Investigator

熊谷 悦史  国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業環境研究部門, 主任研究員 (80583442)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 小木曽 映里  独立行政法人国立科学博物館, 分子生物多様性研究資料センター, 特定非常勤研究員 (00646929)
長谷川 利拡  国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業環境研究部門, グループ長 (10228455)
屋比久 貴之  国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 東北農業研究センター, 研究員 (20824270)
Project Period (FY) 2018-04-01 – 2023-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help
¥16,250,000 (Direct Cost: ¥12,500,000、Indirect Cost: ¥3,750,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2018: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000)
Keywordsハイスループットフェノタイピング / リモートセンシング / 環境計測 / ダイズ / 遺伝解析 / 機械学習
Outline of Annual Research Achievements

本研究の目的は、リモートセンシング等を利用した形質評価法を構築し、それを日米ダイズ品種の交配後代に適用し、米国品種に由来する高い乾物生産や光合成に関わる遺伝子領域を特定することである。本年度は、これまでに作成した群落と個葉スケールの形質評価手法の精度を検証した。
2019、2020年に、日米9品種を対象に、7月以降の4ステージで、地上部重の抜取調査を行い、群落の501-801nmのハイパースペクトル反射率を取得した。得られた全データセットの2/3(n=144)を使い、複数の回帰学習器を利用し、301バンドの反射率を説明変数とし、地上部重を目的変数とする多変量回帰モデルを作成した。残りの1/3(n=72)を用いた検証段階では、実測値と推定値との間の決定係数は0.79以上、相対誤差は29%以下となった。2020年に、日米品種の4系交雑集団の161系統を対象に、7月以降に複数回、反射率を計測し、構築した回帰モデルから全系統の地上部重とその増加速度を推定することができた。
2019、2020年に、4系交雑集団の43系統を対象に、開花期前後において、最大炭酸固定速度(Vcmax)と最大電子伝達速度(Jmax)を取得した。その後、個葉の501-851nmのハイパースペクトル反射率を測定した。得られたデータセット(n=94)を使い、複数の回帰学習器を使い、351バンドの反射率を説明変数とし、VcmaxやJmaxを目的変数とする多変量回帰モデルを作成した。全データを対象に、5分割のダブルクロスバリデーションを20回繰り返し、外部データによる推定精度を評価した。いずれのモデルにおいても、実測値と推定値との間の決定係数が0.6程度、相対誤差が8.5%程度となった。両年に、全系統を対象に、開花期前後に、反射率を計測し、構築した回帰モデルから全系統のVcmaxとJmaxを推定することができた。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

可視・近赤外領域のハイパースペクトル反射率計測と多変量回帰モデルを利用した地上部形質や個葉光合成関連形質の高速評価法を開発した。従来の地上部重の破壊調査や光合成計測には、多大な労力と時間が必要であるが、本課題で開発した反射率計測に基づく手法では、1サンプル当たり数十秒で形質評価が可能となった。手法開発に関して、おおむね順調に進展していると判断する。今後は、異なる年次でのデータ収集を進め、開発した手法の精度検証を行うともに、遺伝解析を行い、高い乾物生産や個葉光合成能力に関わる遺伝子座の特定を目指す。

Strategy for Future Research Activity

代表者の熊谷、分担者の長谷川が農業・食品産業技術総合研究機構の農業環境研究部門に異動になった。農業環境研究部門(熊谷、長谷川)と東北農業研究センター(屋比久)では、岩手県盛岡市の試験圃場にて、日米4系交雑集団の一部の系統を対象に、地上部重、群落スケールでのハイパースペクトル反射率の時系列データを取得する。多変量回帰による形質評価モデルの再構築と検証を行う。また、全系統を対象に、ハイパースペクトル反射率を計測し、形質推定モデルに入力し、個体群生長速度を推定する。
独立行政法人国立科学博物館分子生物多様性研究資料センター(小木曽)では、引き続き、4系交雑集団の中で形質に分離が見られた系統について遺伝子型を判定する。さらに、これまでに東北農業研究センターで取得した4系交雑集団の全系統の個体群生長速度やVcmaxやJmaxの推定値を用いた遺伝解析を実施する。

Report

(3 results)
  • 2020 Annual Research Report
  • 2019 Annual Research Report
  • 2018 Annual Research Report

Research Products

(3 results)

All 2021 2020 2018

All Presentation (3 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results)

  • [Presentation] 可視・近赤外領域のハイパースペクトル反射計測と回帰学習器を用いた ダイズ個葉光合成の生化学モデルパラメータのハイスループットフェノタイピング2021

    • Author(s)
      熊谷悦史、木村建介、屋比久貴之、小木曽映里、平田香里、山田哲也、長谷川利拡
    • Organizer
      日本作物学会第251回講演会
    • Related Report
      2020 Annual Research Report
  • [Presentation] ハイパースペクトル反射計測によるダイズ地上部形質の高速評価手法の検討2020

    • Author(s)
      熊谷悦史, 屋比久貴之, 木村建介, 小木曽映里, 平田香里, 山田哲也, 長谷川利拡
    • Organizer
      日本農業気象学会2020年全国大会
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
  • [Presentation] Assessing proximal sensing capabilities for high throughput estimation of genotypic variation in photosynthesis of soybean2018

    • Author(s)
      Etsushi Kumagai, Toshihiro Hasegawa
    • Organizer
      2018 AGU annual meeting
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research

URL: 

Published: 2018-04-23   Modified: 2022-07-01  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi