| 研究課題/領域番号 |
22K05608
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分39020:作物生産科学関連
|
|---|
| 研究機関 | 国立研究開発法人国際農林水産業研究センター |
|---|
研究代表者 |
井関 洸太朗 国立研究開発法人国際農林水産業研究センター, 生物資源・利用領域, 主任研究員 (80748426)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2025年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
|
|---|
| キーワード | 花性 / 雌雄異株 / 収量制御 / 塊茎 / ホワイトギニアヤム |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
花性とイモ収量の関係性を解明し、人為的な花性制御によるイモ収量コントロールの可能性を検討する。このためにまず、性表現型および性遺伝子型が農業形質へ及ぼす影響を明らかにする。2つの交雑集団について、気象条件が異なる6年間の栽培データセットを構築し、収量やその構成要素と性表現型、遺伝子型の関係を解析する。また、気象条件を主とする環境要因が花性と農業形質の関係に影響していると仮定し、栽培期間中の気象データの解析から両者の関係に影響する環境要因を明らかにする。
|
| 研究実績の概要 |
種イモの部位が花性表現型と収量に及ぼす影響を明らかにするための栽培試験を実施した。昨年度に5系統135個体を用いて実施した予備試験について、これまでに増殖を完了した系統のイモを用いて数を増やし、351系統2106個体を対象に2年目の栽培試験を行った。1系統につき2本のイモをそれぞれ頂部、胴部、尾部の3部位に分け、6個体について萌芽、花性、収量を調査した。この結果、調査個体数を増やした試験においても、頂部由来の個体で収量が高い傾向にあり、その効果は特に雌表現型で顕著であることが確認できた。頂部由来の雌表現型の収量は、最も低かった尾部・胴部由来の雄表現型と比較して平均1.4倍であった。非開花個体においても同様に頂部由来の雌表現型の収量が最も高かったが（尾部・胴部の1.2倍）、開花個体の収量と比べると平均40％程度低かった。一方、昨年度に見られたイモ部位による花性表現型の違いは確認できず、部位によらず雄表現型が55-57％、雌表現型が7-8％、両性花が11-14％となった。非開花個体は頂部由来が27％、胴部由来が24％、尾部由来が21％と、頂部由来個体でやや高い割合を示した。以上のことから、種イモの部位と花性表現型は互いに関連しない独立の要因であり、それぞれにイモ収量に影響を与えていることが明らかとなった。頂部由来の個体はその他に比べて苗の萌芽が早い傾向があったが、その差は平均して5日程度であり、生長量の違いを介してイモ収量へ影響を与えるほどの差ではなかった。また、雌表現型の個体も他に比べて萌芽が早い傾向があったものの、同様に生長に影響するほどの違いではなかった。従って、萌芽以降の地上部生長およびイモ形成に部位や花性表現型で違いが生じるものと考えられる。この他、昨年度に一部未了となっていた交雑集団の性遺伝子型の決定を完了した。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
予定していた2年目の試験栽培および形質評価データの取得は問題なく完了した。この他、昨年度に一部未了となっていた交雑集団の花性遺伝子型の評価も完了した。イモ収量を決定する要因として、当初予定していた花性表現型の効果だけではなく、種イモの部位の影響について明らかにした点は当初の計画を上回る成果である。一方、環境の影響については昨年度の気象データ取得に不具合があったことが分かった。今年度の気象データと直接比較することが難しいため、今後実施する3年目の気象データを解析に用いる。環境要因の評価については遅れが出ているが対応可能な範囲であり、全体としてはおおむね順調に進展しているといえる。
|
| 今後の研究の推進方策 |
イモ部位と花性表現型およびイモ収量の関係を明らかにするための栽培試験を継続する。昨年度に引き続き、351系統を用いて年次反復データを取得することで、環境条件の影響を明らかにする。今後、新たに取得する形質評価データセットに、既に同じ項目について取得済データを加え、花性データ（遺伝子型、表現型）、収量関連データ、気象データの計11因子の関連について、ベイジアンネットワークモデルを使った要因解析を行う。
|
