ハイブリッド新種ゲノムが有するオミクス適応能の包括的な解析

2018 年度 実績報告書

• 研究領域: 植物新種誕生の原理―生殖過程の鍵と鍵穴の分子実態解明を通じて―
• 研究課題/領域番号: 16H06469
• 研究機関: 国立研究開発法人産業技術総合研究所
• 研究代表者: 瀬々 潤 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 招聘研究員 (40361539)
• 研究分担者: 清水 健太郎 横浜市立大学, 木原生物学研究所, 客員教授 (10742629)
• 研究期間 (年度): 2016-06-30 – 2021-03-31
• キーワード: ゲノム / 交雑 / 異質倍数体 / 遺伝子発現量

研究実績の概要

「鍵と鍵穴」の障壁を超え、交雑により生まれたハイブリッド新種は、農業において積極的に利用されている。現在育種されている種を見ても、コムギ、セイヨウナタネ、ワタなど多数ある。一方で、ハイブリッド新種が作成できたとして、その適応力は明らかではない。本研究では新たに生まれたハイブリッド新種が、どのような環境適応能を持ちうるかの予測法を確立する。予測を通じて、どの種間の交雑が実現すれば、望む適応能力を持つ新種を得られるかを他の班にフィードバックし、産業的に有用な新種の作成へと結びつける。

ハイブリット新種の環境適応を予測する上で、各親の遺伝子発現を区別して検出することは重要であるが、セイヨウアブラナやコムギなどの異質倍数体植物は、重複した遺伝子同士の配列が非常に類似しているため、それらを区別して個体間の変異を解析することが困難であった。 今回、既存のプログラムが異質倍数体に対しては誤判別をしてしまうことを確認した上で、A. kamchatica などの異質4倍体やコムギなどの異質6倍体に対して、個体間のゲノム変異を検出できるプログラムを開発した。この技術を利用することで、ゲノム進化の解析、遺伝子発現におけるシス・トランスの制御などの様子を見ることが可能になった。今後、異質倍数体の非常に多い作物に応用することで、育種のターゲットとなる有利な変異をゲノム情報から発見することが可能となり、より迅速で効率的な分子育種につながると期待される。

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

交雑後の解析プログラムを開発した上で、ゲノム進化に関する解析を実施できたため

今後の研究の推進方策

(1)上記A. kamchaticaとコムギで明らかになった遺伝子発現データに気象データおよび表現型データを加え、環境適応能力を予測するモデルを構築する。
(2)野外の圃場における植物（A. kamchaticaおよびコムギ）の環境適応能を計測する技術を確立する。環境適応能として８項目程度(花成時期、バイオマスなど)の表現型を測定する画像取得・解析技術を開発し、実際に日本とスイスの各圃場で運用できることを確認する。

研究成果

• [雑誌論文] Compound-protein interaction prediction with end-to-end learning of neural networks for graphs and sequences. (2019)
  • 著者名/発表者名: Masashi Tsubaki, Kentaro Tomii, Jun Sese
  • 雑誌名: Bioinformatics 巻: 35 ページ: 309-318
  • DOI: 10.1093/bioinformatics/bty535
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Patterns of polymorphism and selection in the subgenomes of the allopolyploid Arabidopsis kamchatica (2018)
  • 著者名/発表者名: Timothy Paape, Roman V. Briskine, Gwyneth Halstead-Nussloch, Heidi E. L. Lischer, Rie Shimizu-Inatsugi, Masaomi Hatakeyama, Kenta Tanaka, Tomoaki Nishiyama, Renat Sabirov, Jun Sese & Kentaro K. Shimizu
  • 雑誌名: Nature Communications 巻: 9 ページ: 3909
  • DOI: 10.1038/s41467-018-06108-1
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [雑誌論文] Molecular basis of flowering under natural long-day conditions in Arabidopsis (2018)
  • 著者名/発表者名: Young Hun Song, Akane Kubota, Michael S. Kwon, Michael F. Covington, Nayoung Lee, Ella R. Taagen, Dianne Laboy Cintrテウn, Dae Yeon Hwang, Reiko Akiyama, Sarah K. Hodge, He Huang, Nhu H. Nguyen, Dmitri A. Nusinow, Andrew J. Millar, Kentaro K. Shimizu & Takato Imaizumi
  • 雑誌名: Nature Plants 巻: 4 ページ: 824-835
  • DOI: 10.1038/s41477-018-0253-3
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [雑誌論文] ChIP-Atlas: a data-mining suite powered by full integration of public ChIP-seq data. (2018)
  • 著者名/発表者名: Shinya Oki, Tazro Ohta, Go Shioi, Hideki Hatanaka, Osamu Ogasawara, Yoshihiro Okuda, Hideya Kawaji, Ryo Nakaki, Jun Sese, Chikara Meno
  • 雑誌名: EMBO reports 巻: 19 ページ: e46255
  • DOI: 10.15252/embr.201846255
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] EAGLE: Explicit Alternative Genome Likelihood Evaluator (2018)
  • 著者名/発表者名: Tony Kuo, Martin C. Frith, Jun Sese and Paul Horton
  • 雑誌名: BMC Medical Genomics 巻: 11 ページ: 28
  • DOI: 10.1186/s12920-018-0342-1
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Homeolog expression quantification methods for allopolyploids (2018)
  • 著者名/発表者名: Tony C Y Kuo, Masaomi Hatakeyama, Toshiaki Tameshige, Kentaro K Shimizu, Jun Sese
  • 雑誌名: Briefings in Bioinformatics 巻: bby121 ページ: bby121
  • DOI: 10.1093/bib/bby121
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著