長鎖長次世代シークエンサによるイネ育種におけるゲノム動態と進化基本過程の理解

• 研究課題/領域番号: 17H06246
• 研究種目: 挑戦的研究(開拓)
• 配分区分: 補助金
• 研究分野: 生産環境農学およびその関連分野
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 井澤 毅 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 教授 (10263443)
• 研究期間 (年度): 2017-06-30 – 2020-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2019年度)
• 配分額: 25,220千円 (直接経費: 19,400千円、間接経費: 5,820千円); 2019年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2018年度: 15,210千円 (直接経費: 11,700千円、間接経費: 3,510千円); 2017年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
• キーワード: イネ / ゲノム / MinION / 長鎖型 / 長鎖次世代シークエンサー / 品種 / 来歴 / コシヒカリ / 次世代シークエンサー / 挿入 / 欠失 / 品種来歴 / 長鎖次世代シークエンサ / 栽培化 / イントログレッション / 進化

研究成果の概要

長鎖型次世代ゲノムシークエンサーの一種であるMinIONを用いて、安価で、ゲノム情報を入手して、来歴のはっきりしたイネの育種におけるゲノムの変化を解析すること、植物の進化における基本過程を明らかにしようと考え、研究を進めたが、x10を超える程度のMinIONデータでは、正確にゲノム配列を決めることが不可能であることが、いろいろな既報ソフトウェアを使った解析から明らかとなった。一方で、イルミナの短鎖readと合わせることで、SV等の新規情報を抽出できることが分かったので、コシヒカリのゲノム解析をして、SVの存在すいる候補を調べ、一部、PCRによるSVが実際に存在することを明らかとした。

研究成果の学術的意義や社会的意義

MinIONデータが内包する技術的な問題で、MiIONのデータで、安価にイネゲノムの変遷を明らかにすることはできなかったので、当初の目的に到達することができなかったが、MinIONデータとイルミナデータを組み合わせることで、イネ品種コシヒカリのゲノム情報において、日本晴とのSV(Structural Variants) のゲノム上の位置を数十か所見つけることができた。ただし、コシヒカリに存在し、日本晴にない配列情報に関しては、精度に問題が残る状態である。それでも、現在は、コシヒカリをベースにした育種が主流であるので、これからの育種に役立つ情報を提供できた。