| 研究課題/領域番号 |
19K22305
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| 研究機関 | 信州大学 |
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研究代表者 |
林田 信明 信州大学, 学術研究院繊維学系, 教授 (80212158)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2022-03-31
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| キーワード | ハクサイ / 分離集団 / 形態制御遺伝子座 / マッピング / 圃場 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、ゲノム解析にドローン技術と深層学習を導入し、作物の圃場形質を支配する遺伝子の探索法に革命をもたらす技術体系を提案し、実証することを目的としており、2019年度には実験を実施するための環境整備を行った。
作物の形状は、食感や成長速度、耐病性等に関わる重要な形質である。しかし、それを支配する遺伝子についてはほとんど明らかにされておらず、多くの作物の品種改良は表現型を指標に育種家の努力と経験によって進められているのが現状である。着目する形質とその原因遺伝子座の関係を明らかにする作業は、大きな分離集団の作成と評価など、ひどく時間と手間がかかるもので、分子生物学や遺伝学の視点から提案された効率化の試みには限界が見えていた。全く異なる視点からのアプローチが必要であった。
本研究では、材料となるハクサイ分離集団を作成し、圃場で栽培して、ドローンによって自動撮影し、その画像に紐付けした遺伝子情報（ゲノムデータ）とともにAIに学習をさせる。その結果、特定の形質（例えば成長が早い）に関連する遺伝子多型を推測させることができる。これにより、これまで多大な労力を要していた圃場形質を支配する遺伝子の理解に新次元のブレイクスルーが起こり、様々な形質を支配する遺伝子座が一気に見出される。
2019年は、本研究課題の初年度であり研究費の交付によって必要な機材の調達を行い、ハクサイ圃場における自動飛行と自動撮影の準備を行った。しかし残念ながら、国土交通省からの飛行許可がハクサイの栽培期間に間に合わず、本年度の撮影は実施できなかった。また、材料として用意したハクサイ分離集団について、本研究の比較対象として用いる「目視による評価」を行い、十分な多型が存在し、特定の遺伝子座にその原因を求めることができることを明らかにした。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
本研究課題は、ゲノム解析にドローン技術と深層学習を導入し、作物の圃場形質を支配する遺伝子の探索法に革命をもたらす技術体系を提案し、実証することを目的としており、2019年度には実験を実施するための環境整備を行った。
作物の形状を支配する遺伝子についてはほとんど明らかにされておらず、多くの作物の品種改良は表現型を指標に育種家の努力と経験によって進められているのが現状である。着目する形質とその原因遺伝子座の関係を明らかにする作業は、大きな分離集団の作成と評価など、ひどく時間と手間がかかるもので、分子生物学や遺伝学の視点から提案された効率化の試みには限界が見えていた。全く異なる視点からのアプローチが必要であった。本研究では、材料となるハクサイ分離集団を作成し、圃場で栽培して、ドローンによって自動撮影し、その画像に紐付けした遺伝子情報（ゲノムデータ）とともにAIに学習をさせることを目標とした。
当該年度までに、材料として用いるBrassica rapa（ハクサイ）の分離集団を準備した。遺伝情報の取得にはF2世代の97個体を用い、表現型の観察にはF2の自殖集団（F2S1）群を用いる。これにより、圃場での再現性と評価精度を高めるとともに、ドローンによる撮影検体数を増やしてAI の学習サンプル数を増やす役割もある。研究代表者のこれまでの研究の蓄積からすでにカッピングや結球の進行度の遺伝子座についてある程度の予備的知見を得ていたが、当該年度である2019年には、本研究の比較対象として用いる「目視による評価」を行い、これらの表現型について十分な多型が存在し、特定の遺伝子座にその原因を求めることができることを明らかにした。
ドローンとAIについては機材の調達を行い準備を進めたが、残念ながら、国土交通省からの飛行許可がハクサイの栽培期間に間に合わず、本年度の撮影は実施できなかった。
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| 今後の研究の推進方策 |
初年度で準備したハクサイ自殖集団（F2S1）群約800個体を圃場に展開する。また、この集団の一部の個体から作成した（F2S2）集団についても圃場で育て、その成長過程を撮影記録する。
初年度に国土交通省からの飛行許可が間に合わなかった原因は、信州大学繊維学部圃場が人口集中地区に位置づけられているため一定の飛行訓練を行いドローンの操作に習熟した者が必要とされたためである。そこで次年度は、飛行許可が必要とされない地域で撮影に使用するDJI MAVIC 2 PRO の飛行訓練を十分に行い、ハクサイの栽培適期以前に成長する作物を対象として航空撮影のデータを収集する。また、ハクサイについてはGPSを用いた絶対座標で、定植から収穫まで約60日間の成長過程を、全固体について毎日、自動で真上と横から定点撮影する。これにより、最大10万枚程度の画像を取得する。天候による画像の変動が心配されるが、色見本の設置によりその変動を補正する。
ハクサイF2集団の遺伝子情報は、すでにRAD-Seq法によって取得できているので、画像と配列情報を紐付けして、深層学習を行う。各個体を識別し、どのF2由来であるか（どの個体が姉妹であるか）判定することを目標に再学習と微調整を行う。次いで、カッピングや結球性など、すでに研究代表者が遺伝子座を明らかにした形質の極端な画像を判別させ、それと関連が深いとコンピュータが判断した遺伝子多型を表示させる。これをゲノムの参照配列と比較して位置を判定し、以前の研究と一致するかで評価する。さらに研究代表者がまだ評価していない形質（定植直後の成長速度など）についても、遺伝子座の探索を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
国土交通省からの飛行許可がハクサイの栽培期間に間に合わなかったため、計画していた実験の一部が実施できなかった。
次年度は、その遅れを取り戻すため、また確実な研究の実施を担保するためにドローンなどの機材を補強し、データ解析のためのコンピュータもより強力なものを用意する。さらに、新たに解析対象を（F2S2）集団や他の作物品目に広げるため、その種子親のゲノム解析も行う。これらには、本年度残額と次年度当初予定額を合わせた金額を必要とする。
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