| 研究課題/領域番号 |
21K20617
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
0605:獣医学、畜産学およびその関連分野
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| 研究機関 | 酪農学園大学 |
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研究代表者 |
増田 豊 酪農学園大学, 農食環境学群, 准教授 (80514728)
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| 研究期間 (年度) |
2021-08-30 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | ゲノミック選抜 / 育種予測価 / 不完全な血統 / 予測モデル / 量的遺伝学 / 予測育種価 / 血縁関係 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
家畜の育種選抜では、高密度DNAマーカーに基づくゲノミック選抜法が実用化されている。その一手法であるシングル・ステップ法は、DNAマーカーと、血統表から構築した近縁関係を結び付け、個体の遺伝的素質（育種価）を予測し、家畜の正確な選抜を目的とした統計的手法である。血統が不完全でも、血統表の空欄に仮親を割り当てれば近縁関係を補完できるが、予測に用いるデータ構造と、予測方程式の組み合わせによって、育種価の予測値とその年次推移（遺伝的トレンド）の推定値にバイアスが生じることがある。本研究では、データ構造の違いがどのように予測バイアスを生じさせるかを解明し、バイアスを最小化する方程式を特定する。
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| 研究実績の概要 |
シングルステップ法は、観測データ、血縁関係、ゲノム情報を結びつけることで個々の育種価を予測し、特に情報量の少ない若齢個体の選抜の正確度を向上させるゲノミック選抜手法である。血縁情報はしばしば欠損するため、血統表の不明親に「仮親」を割り当て、育種価予測値の偏りを軽減するモデルが提案されている。本研究の目的は、血縁関係に欠損がある場合に、情報量の欠落に応じて育種価予測値がどのように偏るかを調査し、偏りの少ない最適な仮親モデルを提案することを目指す。
2023年度はシミュレーションプログラムの改修を行い、ゲノム情報の生成部分およびゲノム選抜の実施部分の問題をおおむね取り除いた。このプログラムは、乳用牛の繁殖構造を模した集団を想定し、表現型値と血縁関係のほか、各個体の一塩基多型（SNP）を含むゲノム情報を生成した。一方、家畜の実データを用いた検証に備え、日本ホルスタイン登録協会から表現型値、血統情報、SNP情報を提供していただいた。これらのデータを編集し、分析可能な形式に整えた。ゲノム情報を持つ個体数が非常に多いため、それに対応した方法の検証を行った。また、仮親の割り当てを、日本で公式に採用されている遺伝評価モデルに準拠させた。脱回帰法（de-regression法）の導出について再度見直し、同時に、そのための計算プログラムを更新した。また、シミュレーションデータおよび実データの両方に対応できるように修正を加えた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
当初計画では、2022年度中にシミュレーションによる論理的検討および実データにおける実証的研究を完了する予定であった。コロナウイルスの世界的流行のなかで、海外渡航制限による海外研究者との対面による意見交換の機会が制約され、また、日本国内の外出制限があり、当初想定した進捗から大幅に遅れをとることとなった。また、2023年度はシミュレーションプログラムの一部に見つかった問題（ゲノム情報の生成部分およびゲノム選抜の実施部分）の修正に時間がかかった。また、実データを用いた脱回帰法の試行において期待される値が算出されない問題が生じ、論理的導出、データ構造、ソフトウエアのすべてにおいて見直しを行った。なお、分析のための実データの準備は完了している。今後、シミュレーションの実施と生成されたデータの解析、実データを用いた検証、脱回帰法の有効性の検証の順で研究を進める見込みである。
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| 今後の研究の推進方策 |
以下の3つの課題について順に取り組む。最初に、シミュレーションプログラムにより、乳用牛群を想定した仮想データ（表現型値、血統、SNPデータ）を生成する。続けて、いくつかのパターンにより血統を欠損させたデータを生成する。各データに対して、仮親を含むいくつかの遺伝評価モデルを当てはめ、その推定育種価のバイアスについて検証する。続けて、実データを用い、それぞれの仮親モデルを当てはめて育種価を予測し、その精度について検証する。さらに、脱回帰法をシミュレーションデータおよび実データに当てはめ、その有効性を検証する。
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