| 研究課題/領域番号 |
20H02962
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分39010:遺伝育種科学関連
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| 研究機関 | 公益財団法人岩手生物工学研究センター |
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研究代表者 |
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)
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| 研究分担者 |
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)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
17,810千円 (直接経費: 13,700千円、間接経費: 4,110千円)
2022年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2021年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2020年度: 7,800千円 (直接経費: 6,000千円、間接経費: 1,800千円)
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| キーワード | Genomic prediction / rice / NAM population / Gene-Gene interaction / G x E interaction / Epistasis / イネ / QTL / GWAS / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
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。
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| 研究成果の概要 |
交雑後代（RILs）を用いて遺伝子間相互作用エピスタシスを検出する新しいモデルを構築し、RIL-StEpとしてパッケージ化した。一穂籾数に関与するFZP遺伝子とエピスタティックな関係にある領域をChr.11に検出し、候補遺伝子を同定した。FZPは、候補遺伝子の遺伝子発現を抑制する働きを持つこと、候補遺伝子のプロモーター配列の多型がエピスタシスの要因である可能性を得た。NAM集団を用いて、遺伝子型から高精度に形質を予測できるゲノミック予測モデルを構築し、相関係数0.9以上の精度で形質を予測できた。加えて、複数品種のゲノムが混ざった系統においても、同様に高精度で形質を予測することができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
イネにおける量的形質の変動の原因となる遺伝子とそれらネットワークを理解することは重要な課題である。本研究の成果は、イネの収量性に直結する穂の着粒構造の遺伝的改良に寄与するものである。構築したゲノミック予測モデルは、極めて精度が高く、イネのみならず多様な作物におけるゲノミック選抜に波及することが期待できる。また、目的とする形質が予測されるゲノムをデザインし、そのゲノムを交配等で再現する「ゲノムデザイン育種」への端緒となるものである。
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