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2020 年度 実績報告書

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

計画研究

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
研究機関株式会社ヒューマノーム研究所

研究代表者

瀬々 潤  株式会社ヒューマノーム研究所, 本社, 代表取締役社長 (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)
孫 建強  国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業情報研究センター, 主任研究員 (90838624)
研究期間 (年度) 2016-06-30 – 2021-03-31
キーワードゲノム / 異質倍数体 / 機械学習 / 遺伝子発現
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、これらの手法を発展させることで、ハイブリッド新種の環境適応の理解と予測を実施した。

ゲノム解析や遺伝子発現量解析について、これまで次世代シーケンサを利用したゲノムワイドな検出手法を構築した。ハイブリッド直後の状態のモデル異質倍数体Arabidopsis kamchaticaや、過去150年に誕生したアブラナ科新種Cardamine insuetaや同属のC. flexuosaを用いて、乾燥・水没・寒冷耐性遺伝子や重金属耐性遺伝子の発現量や変異を観測した。その結果、それぞれの親種の持つ長所を引き継ぐことで、新しいニッチで生存できる可能性を生態学的・分子生物学的に見つけてきた。さらに、さらにゲノムワイド多型解析手法を確立し、異質倍数体化によって有利な変異が蓄積して進化可能性が高まったことを支持する結果を得た。こうした進化パターンが異なった異質倍数体でも見られる一般的パターンであるかどうかを調べるため、辻班とともに異質倍数体パンコムギの日本品種農林61号のゲノムアセンブリを行った。そして、コムギ世界10ゲノムコンソーシャムと共同してパンコムギの進化ゲノム解析を行い、Arabidopsis kamchaticaと共通するパターンを見いだした。以上の様に、新種のゲノムが有するオミクス適応能の解析手法の確立と解析を実施した。

現在までの達成度 (段落)

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

  • 研究成果

    (3件)

すべて 2021

すべて 雑誌論文 (2件) 学会発表 (1件) (うち国際学会 1件)

  • [雑誌論文] ARPEGGIO: Automated Reproducible Polyploid EpiGenetic GuIdance workflOw2021

    • 著者名/発表者名
      Milosavljevic Stefan、Kuo Tony、Decarli Samuele、Mohn Lucas、Sese Jun、Shimizu Kentaro K.、Shimizu-Inatsugi Rie、Robinson Mark D.
    • 雑誌名

      BMC Genomics

      巻: 22 ページ: 547

    • DOI

      10.1186/s12864-021-07845-2

  • [雑誌論文] The genome of Shorea leprosula (Dipterocarpaceae) highlights the ecological relevance of drought in aseasonal tropical rainforests2021

    • 著者名/発表者名
      Ng Kevin Siong、Kobayashi MJ.、Fawcett JA.、Hatakeyama M、Paape T、Ng CH、Ang CC、Tnah LH、Lee CT、Nishiyama T、Sese J、O’Brien MJ.、Copetti D、Isa Mohd NM、Ong RC、Putra M、Siregar IZ.、Indrioko S、Kosugi Y、Izuno A、Isagi Y、Lee SL, Shimizu KK.
    • 雑誌名

      Communications Biology

      巻: 4 ページ: 1166

    • DOI

      10.1038/s42003-021-02682-1

  • [学会発表] Time-course image analysis of Arabidopsis thaliana and its wild relatives in fluctuating field conditions using machine learning2021

    • 著者名/発表者名
      Reiko Akiyama, Takao Goto, Toshiaki Tameshige, Jiro Sugisaka, Rie Shimizu-Inatsugi, Jianqiang Sun, Junichi Akita, Natsumaro Kutsuna, Jun Sese, Kentaro K. Shimizu
    • 学会等名
      Patterns in Nature and Plant Sciences; PSC SYMPOSIUM 2021
    • 国際学会

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公開日: 2022-12-28  

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