| 研究領域 | 植物の力学的最適化戦略に基づくサステナブル構造システムの基盤創成 |
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| 研究課題/領域番号 |
18H05489
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| 研究機関 | 奈良先端科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
出村 拓 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (40272009)
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| 研究分担者 |
西谷 和彦 東北大学, 生命科学研究科, 教授 (60164555)
大谷 美沙都 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 助教 (60435633)
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| 研究期間 (年度) |
2018-06-29 – 2023-03-31
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| キーワード | 原子間力顕微鏡 / 細胞壁パターン / トランスクリプトーム解析 / 重力屈性 |
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| 研究実績の概要 |
（１）構造力学的アプローチによる細胞壁マイクロドメイン化メカニズムの解明○道管細胞分化の人為的誘導系を用いて、二次細胞壁沈着過程における細胞の機械的強度や物理的特性の変化を測定するために用いるAFMのセッティングを進めた。○隣り合った道管が二次細胞壁沈着の位置を同調させる構造力学的プロセスを明らかにするために、人為的誘導系の道管細胞の観察方法を検討した。とくに、外部刺激として浸透圧を変えた場合と細胞骨格阻害剤を用いた場合の細胞壁パターンを解析し、二次細胞壁沈着パターンの撹乱を確認した。
（２）重力屈性・あて材形成に見る力学的最適化戦略の解明○重力屈性とあて材形成の過程を構造力学的視点から理解するための「ポプラの重力屈性・あて材形成誘導系を材料にした多様な解析」を行うために、繊維細胞分化マスター遺伝子の誘導的過剰発現による二次細胞壁特性改変ポプラの作出を進めた。いくつかの候補ポプラが作出でき、トランスクリプトーム解析を行うことで二次細胞壁改変の可能性を示すことができた。また、シロイヌナズナ花茎の重力屈性の画像解析に向けて、重力屈性誘導システムのセッティングを行い、すでに作出済みの二次細胞壁改変シロイヌナズナを用いた重力屈性誘導を行い、二次細胞壁改変によって重力屈性のパターンが大きく変化することを見いだした。
（３）植物器官新生における細胞壁の可塑的制御による力学的最適化の解明○組織培養系を用いたカルスからのシュート再生系を用いて、カルス表面から分裂組織が新生される過程を詳細に観察した。とくに、カルス形成関連遺伝子の変異体を用いた観察を進め、細胞壁の可塑的制御による力学的最適化解析のための基礎データを得た。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
（１）構造力学的アプローチによる細胞壁マイクロドメイン化メカニズムの解明○AFMのセッティングが順調に進んだ。また、隣り合った道管が二次細胞壁沈着の位置を同調させる構造力学的プロセスの解析のためのシステムを立ち上げることができた。さらに、外部刺激として浸透圧を変化や細胞骨格阻害剤などを用いた解析も行うことができた。
（２）重力屈性・あて材形成に見る力学的最適化戦略の解明○「ポプラの重力屈性・あて材形成誘導系を材料にした多様な解析」を行うため二次細胞壁特性改変ポプラを作出したが、トランスクリプトーム解析に充分な時間が取れなかった。二次細胞壁改変シロイヌナズナを用いた重力屈性誘導についてはしっかりとした基礎データを取得できた。
（３）植物器官新生における細胞壁の可塑的制御による力学的最適化の解明○組織培養系を用いたカルスからのシュート再生系を用い、カルス表面から分裂組織が新生される過程を詳細に観察でき、基礎データを取得できた。
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続き、細胞壁の特殊化を構造力学的に読み解くことで、サステナブル構造システムモデルへ投影可能な植物の力学的最適化戦略を抽出する
（１）構造力学的アプローチによる細胞壁マイクロドメイン化メカニズムの解明○道管細胞分化の人為的誘導系を用い、二次細胞壁沈着過程における細胞の機械的強度や物理的特性の変化の解析を行う○隣り合った道管が二次細胞壁沈着の位置を同調させる構造力学的プロセスを記述するために画像シミュレーションとバイオセンサー解析を行う。さらに、外部から圧縮・引張刺激を与えながら二次細胞壁形成を誘導できる新規実験系を確立する。
（２）重力屈性・あて材形成に見る力学的最適化戦略の解明○重力屈性とあて材形成の過程の構造力学的理解のために、非接触型3次元画像・組織構造・力学特性データを時系列で取得する。これをもとに4D構造システムとしてシミュレーションする。さらに高解像度メタボロームおよびトランスクリプトーム解析による詳細な分子システム変動情報を取得する。
（３）植物器官新生における細胞壁の可塑的制御による力学的最適化の解明○組織培養系を用いたカルスからのシュート再生系を用い、非接触型3次元画像および細胞張力変化の時系列データを取得し、構造システムとして分裂組織新生という現象を理解する。
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