イネNAM集団を用いた新規ゲノム予測手法による遺伝子同定とネットワーク解明

• Project/Area Number: 20H02962
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 39010:Science in plant genetics and breeding-related
• Research Institution: Iwate Biotechnology Research Center
• Principal Investigator: 阿部 陽 公益財団法人岩手生物工学研究センター, ゲノム育種研究部, 主席研究員 (80503606)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 石川 和也 公益財団法人岩手生物工学研究センター, ゲノム育種研究部, 研究員 (40804703)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2021)
• Budget Amount: ¥17,810,000 (Direct Cost: ¥13,700,000、Indirect Cost: ¥4,110,000); Fiscal Year 2022: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2021: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000); Fiscal Year 2020: ¥7,800,000 (Direct Cost: ¥6,000,000、Indirect Cost: ¥1,800,000)
• Keywords: イネ / Genomic prediction / QTL

Outline of Research at the Start

独自にイネで確立したNested Association Mapping (NAM) 集団を用いて、穂の着粒構造に関与する遺伝子群および遺伝子間相互作用を解明する。この目的のため、機械学習の決定木アンサンブル学習の一つである「勾配ブースティング法」を、Genomic prediction (GP) に適用し、高精度な遺伝子同定を実証する。それら遺伝子群ネットワークを明らかにする。加えて、ゲノムワイドアソシエーション解析 (GWAS) で検出した既知・新規の遺伝子およびGPによって検出した重要度の高いSNPsを、交配によって単一遺伝背景に集積させ、飛躍的な形質改良に向けた基礎的知見を得る。