| 研究課題/領域番号 |
17H01499
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
椎名 武夫 千葉大学, 大学院園芸学研究科, 教授 (40353974)
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| 研究分担者 |
黒木 信一郎 神戸大学, 農学研究科, 助教 (00420505)
椎名 隆 京都府立大学, 生命環境科学研究科, 教授 (10206039)
中村 宣貴 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 食品研究部門, 上級研究員 (50353975)
永田 雅靖 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 食品研究部門, ユニット長 (60370574)
タンマウォン マナスィカン 岐阜大学, 応用生物科学部, 助教 (90763673)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | Omics / トランスクリプトミクス / メタボロミクス / 品質変化 |
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| 研究実績の概要 |
エダマメ、キャベツ、ブロッコリーを対象試料とした。
異なる包装条件で振動処理を施したブロッコリーについて、処理直後および25℃で３日間保存した試料花蕾のRNAを抽出し、Brassica オリゴ DNA マイクロアレイ（Agilent）を用いて、また異なる包装条件で10℃に保存したエダマメのRNAを抽出し、ダイズオリゴ DNA マイクロアレイ（Agilent）を用いて、それぞれ網羅的遺伝子発現解析を実施した。さらに異なるガス組成下に保存したブロッコリーの保存前および保存後の花蕾試料のRNAを次世代シークエンサー（NGS）による網羅的遺伝子発現解析および、磨砕試料の網羅的代謝産物解析（CE-MS、LC-MS）を外注実施するとともに、gene ontology解析や、特定の代謝経路についても解析を行なった。1/4分割のキャベツに光照射条件の異なる処理を行い、中心部分の試料について、NGSによる網羅的遺伝子発現解析、および磨砕物の網羅的代謝産物解析（CE-MS、LC-MS）を外注実施した。得られた網羅的解析情報から、品質に係わる重要情報を抽出した。また、光照射処理条件の異なる多種類のキャベツ試料からRNAを抽出し、NGSによる網羅的遺伝子発現解析を独自に実施し、gene ontology解析、代謝経路解析の準備を進めた。
他方、これら試料について、品質変動に関するデータを解析し、網羅的解析と品質変化との関連を解析するための基礎データを得た。また、データマイニングや機械学習手法を用いた解析を行うためのソフトウェアの調査および評価を行った。さらに、タマネギ鱗茎やコマツナ中に含まれる糖やカルボニル化合物のHPLCクロマトグラムを説明変量、貯蔵日数を目的変量とした多変量回帰分析を行い、収穫後の時間経過と共に変動するピークの同定法など、数理モデル開発における基礎的知見を収集した。
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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
エダマメ、キャベツ、ブロッコリーについて、予定していた振動、ガス組成、光照射条件などの異なる試料を得て、マイクロアレイおよびNGSを用いた網羅的遺伝子発現解析を実施できて。また、キャベツとブロッコリーについては、CE-MS、LC-MSを用いた網羅的代謝産物解析を実施できた．エダマメでは、RNA抽出条件の検討に時間を要し、マイクロアレイによる網羅的遺伝子発現解析の実施が年度末となったが、キャベツ、ブロッコリーと比べた遅れは軽微であり、H30年度早期の取組で挽回できる。
網羅的遺伝子発現解析、網羅的代謝産物解析を実施したエダマメ、ブロッコリー、キャベツの一部の試料について、注目すべき遺伝子の定量的リアルタイムPCRを実施した。
得られた網羅的遺伝子発現データを専用ソフトウエア用いることで、品質変化と関連付けした解析を実施できた。また、網羅的遺伝子発現解析データと網羅的代謝産物解析データとの相互解析のための、データマイニングや機械学習手法を用いた解析を行うためのソフトウェアの調査および評価を行い、適切な解析のための準備が整った。
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| 今後の研究の推進方策 |
新たにピーマン、ネギ、ハクサイを評価対象試料として追加し、種々の環境下に青果物を保存し、ガス代謝測定、網羅的遺伝子発現解析、網羅的代謝産物解析、重要品質の評価を実施する。網羅遺伝子発現解析には、マイクロアレイ解析・mRNA-Seqを適用する。網羅的代謝産物解析には、CE、LC、DART、GCなどの各質量分析（MS）を適用する。重要品質については、色調やつや等の外観品質（見た目）、万能引張圧縮試験機による力学特性（食感）、HPLCによる主要化学成分（味・機能性）、GC-MSによる香気成分（風味）を指標として定量的な評価を実施するとともに、重要遺伝子の発現変動を定量解析する。さらに、30年度は、主として29年度に得られた複数の網羅的データ、品質情報について、相互の関連性を解析し、青果物の品質および代謝に関する数理モデル化を試みる。
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