【研究分野】遺伝育種科学

【研究領域課題番号】25252002 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

イネ / 出穂 / 収量構成要素 / ゲノミックセレクション / 作物生育モデル / 環境応答 / 予測モデル / 組換え近交系 / 育種学 / ゲノム / 遺伝子 / モデル化 / 気候変動 / ゲノム育種 / 作物モデル

【研究成果の概要】

イネの環境応答の主要因である出穂の早晩、および、その影響を受けて変化する収量構成要素を対象形質として、その環境応答のパターンについて遺伝と環境の両面からのモデル化にとりくんだ。出穂の早晩については、作物モデルとゲノミックセレクションのモデルを組合せ、出穂関連遺伝子のもつDNA多型の遺伝子型、および、栽培をしている環境における温度と日長を入力として、未試験の品種・系統の出穂日を予測するモデルの構築に成功した。また、組換え近交系を利用した実験では、生長過程における形態形質の変化を計測し、それら形質と環境条件の関係をモデルに含めることにより、バイオマスを予測するモデルを開発した。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2013-04-01 - 2016-03-31

【配分額】29,770千円 (直接経費: 22,900千円、間接経費: 6,870千円)

【研究分野】育種学

【研究領域課題番号】22380010 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

植物育種 / 遺伝 / ゲノム育種 / ゲノミックセレクション / 量的遺伝子座(QTL) / 一塩基多型(SNP) / 育種シミュレーション / 作物育種 / 選抜方式 / 量的遺伝子座（QTL） / イネ / 一塩基多型（SNP） / 機械学習 / 量的形質遺伝子座(QTL) / 選抜方法

【研究成果の概要】

ゲノムワイドマーカーをもとに個体や系統の遺伝的能力を予測して選抜するゲノミックセレクション(GS)について、(1)モデリング手法の開発、(2)イネ品種・系統における実データの収集・解析、(3)育種シミュレーションを行い、それを活用した作物育種効率化の可能性を検討した。(1)では、複数形質の同時予測、交配後代の分離の予測、遺伝子型×環境交互作用パターンの予測のための手法開発を行った。(2)では、イネ遺伝資源についてゲノムワイドSNPデータを収集するとともに、それを利用して様々なタイプの形質の予測精度を明らかにした。(3)では、他殖性植物と自殖性植物を想定したシミュレーションをそれぞれ行った。研究の結果、ゲノム情報に基づく予測のための種々の手法が開発された。また、作物育種に適したGSの利用形態を明らかにできた。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2010 - 2012

【配分額】16,250千円 (直接経費: 12,500千円、間接経費: 3,750千円)