|
昨年度に、野外のような変動環境下におけるトランスクリプトームデータと気温などの環境データを統計モデリングによって解析するためのRのパッケージを開発し、CRANから公開した（パッケージ名：FIT）。今年度は、このパッケージの利用例として、圃場で栽培したイネの時系列発現パターンの遺伝的多型の解析を行った。コシヒカリ/タカナリ染色体断片置換系統群を栽培し、栽培期間をカバーする16セットの2時間おき24時間サンプリングを行い、約1000サンプルのトランスクリプトームデータを得た。コシヒカリ背景の系統のデータ、タカナリ背景の系統のデータからそれぞれ、気温などの環境データ時系列から時系列発現パターンを記述するモデルを系統ごとに得た。両モデルから得られる予測発現量時系列の比較から、圃場環境下において系統間で異なる時系列発現パターンを示す遺伝子を同定した。さらに各染色体断片置換系統のジェノタイプを考慮した解析を行うことで、系統間の時系列発現パターンの違いの原因となっているゲノム領域を遺伝子ごとに同定することができた。さらに、モデルのパラメータから温度記憶などの影響の系統間差を解析する方法を検討し、予備的な結果を得た。また、PCから温度、光などを制御可能なインキュベータを用いて、１日ごとにランダムに温度が変動する環境下で栽培した植物体を用いて約100サンプルのトランスクリプトーム解析を行った。このように時間方向に無相関な環境における温度応答を解析することで、変動環境下で過去どれだけの時間の温度が影響しているかを、より厳密に定量することが可能となると考えられる。
|
