研究課題
若手研究(A)
植物体内の窒素やリンなどの栄養成分量を知ることは様々な局面で重要である。本研究では、遺伝子発現量からこれらの成分量を推定するマーカーの開発を行った。まず、多数のトランスクリプトームデータを効率的に取得するために、低コスト多検体RNA-Seqのシステムを改良した。さらに、さまざまな栄養状態、温度、光、体内時計時刻の条件で取得したサンプルのトランスクリプトームデータとリン量などの形質データを取得し、それらのデータを用いた統計モデリング・機械学習によって、対象形質に対する発現マーカーを得た。
本研究で開発した植物の栄養状態を推定する発現マーカーは、作物の栄養状態の診断や適切な施肥タイミングや施肥方法の検討に役立つと考えられる。また、野生植物への応用が可能になった場合には、熱帯林の一斉開花や、ブナの豊凶、地域の植生などを予測するモデルと組み合わせて用いることで、これらの予測の精度を高められる可能性がある。
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