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植物は移動能をもたない細胞で構成されるため、植物の発生は個々の細胞が連携して分裂、成長、分化する一連の挙動の集積によって成し遂げられる。植物細胞の挙動は細胞表面に沈着する細胞壁の沈着パターンに依存しており、個々の細胞は細胞タイプごとに固有の細胞壁の沈着パターンを構築している。道管の細胞は植物が根から吸収した水を輸送するため、細胞表面に厚く丈夫な細胞壁を螺旋、網目、孔紋状などの秩序立ったパターンに沈着する。道管の細胞表層では微小管が形成する周期的な配列に、低分子量Gタンパク質ROPの活性化反応が変調を与えることによって細胞膜上に複合的な周期が生じ、これが道管に特徴的な細胞壁の周期パターンの鋳型となる。本研究ではこれまでに研究代表者が明らかにしてきた細胞壁パターンの制御を手掛かりに、研究代表者がもつ道管分化誘導系や周期ドメインの再構築実験系と、領域のイメージング技術、数理・情報工学を融合することにより、道管分化における周期ドメインの時空間的な変調を精密に解析してきた。今年度の研究では、昨年度開発した、機械学習を取り入れた細胞壁パターンの解析ソフトのプロトタイプに学習用画像の追加により完成させ、実際に変異体のスクリーニングを行った。その結果、昨年度のプロトタイプよりも高い精度で細胞壁のパターンを解析することが可能となり、新たな変異体を単利したほか、既存の変異体のより詳細な解析が可能となった。今後はさらにソフトに改良を加えハイスループット化するほか、単利した変異体の細胞壁パターンの周期性の解析を進める。
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