| 研究課題/領域番号 |
22380010
|
|---|
| 研究機関 | 東京大学 |
|---|
研究代表者 |
岩田 洋佳 東京大学, 大学院・農学生命科学研究科, 准教授 (00355489)
|
|---|
| 研究分担者 |
江花 薫子 独立行政法人農業生物資源研究所, 遺伝資源センター, 主任研究員 (00370643)
林 武司 独立行政法人農業・食品産業技術総合研究機構, 中央農業総合研究センター, 上席研究員 (70370674)
|
|---|
| キーワード | ゲノミックセレクション / 作物育種 / 選抜方式 / 量的形質遺伝子座(QTL) / イネ / 一塩基多型(SNP) / 機械学習 / 育種シミュレーション |
|---|
| 研究概要 |
ゲノムワイドマーカーをもとに未知の系統の遺伝的能力を予測して選抜を行うゲノミックセレクション(GS)を応用した高効率な作物育種システムの構築を目指して以下の研究を行った。
1.作物育種のためのゲノミックセレクションモデルの構築
出穂をモデルケースとし、日本イネ108品種の環境応答性(遺伝子型×環境交互作用)を生育モデルによりモデル化した。さらにゲノムワイドマーカーの遺伝子型と環境応答性の関連をモデル化した。同アプローチにより未知の系統の未知の環境における出穂を精度良く予測できることが分かった。
2.イネ品種コレクションのゲノムデータの拡充と、実データに基づくGS精度評価
イネ品種384品種(日本品種(含む、在来、育成)192点、外国品種インド型147点、日本型45点)について768SNPsのタイピングを行い、ゲノムデータを拡充した。また、コメの品質関連形質(胴割れ米率、形状、アミロース含量、食味など)について、(1)画像解析を用いた計測、(2)品種特性データベースからデータの取得、の2通りの方法でデータを収集し、そのデータとゲノムワイドマーカーデータをもとにGSのための予測モデルを構築した。クロスバリデーションの結果、食味などコメの品質関連形質を精度良く予測できることが分かった。
3.GSを活用した高効率作物育種システムの構築
集団選抜法による育種シミュレーションを行うシステムを構築し、様々な条件下でGS利用育種の効率評価を行った。結果、GSではMASに比較して多数のQTLの集積に向いていること、PSに比較して改良速度が高いことが明らかになった。シミュレーションをもとに、様々な要因(マーカー数、個体数、マーカーの種類、形質の遺伝率など)がGSの効率に及ぼす影響を明らかにした。
|
| 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
遺伝子型X環壌交互作用のモデル化、イネ品種コレクションのゲノムデータの拡充、実データに基づくGS精度評価については、当初の計画以上に進展している。育種シミュレーションについては、今年度は、イネを他殖させることをイメージして、他殖集団におけるシミュレーションを行った。したがって、自殖性であるイネへの応用をより強く意識したシミュレーションについては今後の課題である。
|
| 今後の研究の推進方策 |
現在までに得られている成果を基盤として、今後はさらに研究を発展させられる見込みがある。平成24年度は、これまでのデータから構築されたGS予測モデルについて実際の分離集団をもとにその精度を検証するなど、より発展した研究を展開する。また、遺伝子型×環境交互作用のモデル化についても、出穂以外の形質についても研究を発展させる。
|
