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本研究では概日リズムによる側根発達と、その周期に変調をもたらす極長鎖脂肪酸(VLCFA)の役割をイメージングやDeep Neural Network(DNN)を用いた機械学習によるモデル化を通じ、側根発達の変調機構を明らかにすることを目的とする。この目的を達成するために、(1)概日時計因子群による側根発達制御系の解明、(2)bHLH39の側根形成に関する機能解析、(3)DNNを用いた側根発達のモデル化を中心に研究を進めた。
(1)概日時計因子群による側根発達制御系の解明： 概日時計因子が、VLCFA阻害剤処理を施した根でリズムが短周期化することがわかった。時計変異株の側根数を測定したところ、ある位相の時計変異株では出現する側根数が減少し、概日リズム因子が側根の発達に重要であることを明らかにした。また、概日時計変異株を用いた発現解析から、特定の変異株において側根の発達に関わる遺伝子群の発現に変動が見られた。以上のことからVLCFAが概日リズムの周期変動に影響を与え、遺伝子発現レベルで側根発達を調節することがわかった。
(2)bHLH39の側根形成に関する機能解析：bHLH39遺伝子破壊株の側根数は野生型に比べ側根のステージの変位が早くなっていることがわかった。bHLH39が側根発達のどの時期に関わるかを調べるためにbHLH39プロモーターとGFPとのレポーターラインの作成を進めたところ、bHLH39の発現は概日リズムとは異なる周期的な発現を示した。
(3)DNNを用いた側根発達のモデル化： 側根の発達は時間に沿って変動していく。その変動していくステージ間のスピードを定量するためにタイムラプスイメージングを用いたDNN学習を行なった。4000枚の画像を用いてResNET50により画像の学習をさせた。その結果、側根発達を自動で認識できるモデルを確立することができた。
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