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J-GLOBAL ID：201502218978336773   整理番号：15A0116066

アジア栽培イネ(Oryza sativa L.)に対する全ゲノム予測法の適用可能領域の探索

Exploring the areas of applicability of whole-genome prediction methods for Asian rice (Oryza sativa L.)

著者 (7件)： ONOGI Akio (The Univ. of Tokyo, Dep. of Agricultural and Environmental Biology, Graduate School of Agricultural and Life ...) ,  IDETA Osamu (National Agriculture and Food Res. Organization, Western Region Agricultural Res. Center, 721-8514, Fukuyama ...) ,  INOSHITA Yuto (The Univ. of Tokyo, Dep. of Agricultural and Environmental Biology, Graduate School of Agricultural and Life ...) ,  EBANA Kaworu (National Inst. of Agrobiological Sciences, Genetic Resources Center, 305-8602, Tsukuba, Ibaraki, JPN) ,  YOSHIOKA Takuma (Kobe Univ., Food Resources Education and Res. Center, Graduate School of Agricultural Sci., 675-2103, Kasai, Hyogo, JPN) ,  YAMASAKI Masanori (Kobe Univ., Food Resources Education and Res. Center, Graduate School of Agricultural Sci., 675-2103, Kasai, Hyogo, JPN) ,  IWATA Hiroyoshi (The Univ. of Tokyo, Dep. of Agricultural and Environmental Biology, Graduate School of Agricultural and Life ...)
資料名： Theoretical and Applied Genetics  (Theoretical and Applied Genetics)
巻： 128  号： 1  ページ： 41-53  発行年： 2015年01月 
JST資料番号： D0382B  ISSN： 0040-5752  CODEN： THAGA6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ここでのシミュレーション結果は9種類の予測法の適用可能領域を明らかにし,観察形質の予測精度に影響する因子類を示唆する。全ゲノム予測はゲノム全体のマーカー類の遺伝的価値を予測するために利用される。それら方法の選択は予測を成功させる上で重要である。ここではアジア栽培イネ品種(Oryza sativa L.)の8種類の現象論的並びに形態的形質に対する観測データおよび実際のマーカー遺伝子型データからシミュレーションしたデータを用いて9種類の方法を比較した。それらの方法はゲノムBLUP(GBLUP)法,再生核Hilbert空間回帰(RKHS)法,Lasso法,弾力性ネット法,ランダムフォレスト(RForest)法,Bayesian lasso(Blasso)法,拡張Bayesian縮小回帰(wBSR)法および全方法の平均(Ave)法であった。その目的は,品種個体群でのそれら方法の予測性能の評価,シミュレーションによる各方法の適用可能領域の探索によるそれらの特性化および観測形質に対する精度の差異の原因検討であった。GBLUP法は1種類の形質に対して,RKHS法とAve法は2つの形質に対して,そしてRForest法は3種類の形質に対して最も精度が高かった。シミュレーションでは,Blasso法,EBlasso法およびAve法がシミュレーションした筋書での安定した成績を示したが,wBSR以外の他の方法は適用可能性の特異的な領域があり;wBSR法は大部分の筋書で成績が劣っていた。各法に対して観測形質に対する精度の序列付けはシミュレーションした1つの筋書の形質の中ではほぼ一貫性があり,シミュレーション条件が観測結果に対する方法の精度に影響する因子類を反映していることを示していた。この検討はアジア栽培イネだけでなく,比較的少数の訓練の組と強い連鎖不均衡構造を持つ他の作物個体群に対するゲノム予測に対して有用になるであろう。Copyright 2014 Springer-Verlag Berlin Heidelberg Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *イネ ,  予測技法 ,  ゲノム ,  シミュレーション ,  精度 ,  バイオマーカー ,  *モルフォロジー ,  遺伝子型 ,  計算機アルゴリズム ,  Hilbert空間 ,  Bayes推定 ,  *遺伝学実験技術 ,  解析 ,  *ゲノムワイド関連解析
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  Oryza sativa ,  *形態形質 ,  *全ゲノム関連解析 ,  予測精度

分類 (3件)： 稲作  (FC03020C) ,  植物形態学・解剖学  (EH01040Y) ,  遺伝学研究法  (EC01020N)

タイトルに関連する用語 (7件)： アジア ,  栽培 ,  イネ ,  Oryza ,  ゲノム ,  予測法 ,  探索