窒素栄養-維管束形成の間を説明する機械学習モデルの高精度化と分子生物学的証明

2018 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 17K15240
• 研究種目: 若手研究(B)
• 配分区分: 基金
• 研究分野: 植物栄養学・土壌学
• 研究機関: 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 (2018); 横浜市立大学 (2017)
• 研究代表者: 筧 雄介 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 野菜花き研究部門, 主任研究員 (50636727)
• 研究期間 (年度): 2017-04-01 – 2019-03-31
• キーワード: トマト / 育苗 / 窒素栄養 / 維管束

研究成果の概要

本研究の目的は環境からトマト苗姿が決定される際に関わることが想定される分子機構がどの程度実際の苗姿と関わっているかを定量化し、高精度なシミュレーションモデルを立てることにあった。研究の結果、複数の転写因子bZIPがいくつかのXTHの発現調節を介して維管束の発達を制御していることが明らかとなった。トマトの苗姿に大きな影響を与える窒素栄養が維管束の発達、遺伝子発現にいつ、どの部位でどの程度影響を与えるのかを定量化し、温度条件との関係性も明らかにすることができた。この結果を用いて栄養条件および温度条件の入力からトマト苗の草丈と茎径をシミュレーションできるソフトウェアを開発した。

自由記述の分野

バイオインフォマティクス

研究成果の学術的意義や社会的意義

苗の成長は品種や育苗装置などの環境によって大きく変わる。新たな苗の最適な栽培法の確立には、作物の栽培生理に詳しい人物が試行錯誤により得られた経験をもとに最適な育苗環境を調節する必要があった。これまでに、分子生物学的手法を用い、植物体内の遺伝子発現や代謝産物等の動態を解析すること、いわゆるオミクス研究を行い、多くの知見を蓄積した。本研究では植物体内の分子変動とその後の苗姿を機械学習し、品種・品目の特性に応じた栽培シミュレーションを行うツールを開発した。このツールを用いることにより、熟練管理者ではなくても栽培法の確立ができるようになる。