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J-GLOBAL ID：202202230755370433   整理番号：22A0951509

将来の気候のためのイネの植物型を設計するための形質に基づくモデルアンサンブルアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A trait-based model ensemble approach to design rice plant types for future climate

著者 (18件)： Paleari Livia (University of Milan, ESP, Cassandra Lab, Milan, Italy) ,  Li Tao (DNDC Applications Research and Training, Durham, New Hampshire, USA) ,  Yang Yubin (Texas A&M AgriLife Research Center, Beaumont, Texas, USA) ,  Wilson Lloyd T. (Texas A&M AgriLife Research Center, Beaumont, Texas, USA) ,  Hasegawa Toshihiro (Institute for Agro-Environmental Sciences, National Agriculture and Food Research Organization, Tsukuba, Japan) ,  Boote Kenneth J. (Department of Agricultural and Biological Engineering, University of Florida, Gainesville, Florida, USA) ,  Buis Samuel (INRAE, UMR1114 EMMAH, Avignon, France) ,  Hoogenboom Gerrit (Department of Agricultural and Biological Engineering, University of Florida, Gainesville, Florida, USA) ,  Gao Yujing (Department of Agricultural and Biological Engineering, University of Florida, Gainesville, Florida, USA) ,  Movedi Ermes (University of Milan, ESP, Cassandra Lab, Milan, Italy) ,  Ruget Francoise (INRAE, UMR1114 EMMAH, Avignon, France) ,  Singh Upendra (International Fertilizer Development Center (IFDC), Muscle Shoals, Alabama, USA) ,  Stockle Claudio O. (Biological Systems Engineering, Washington State University, Pullman, Washington, USA) ,  Tang Liang (MARA Key Laboratory for Crop System Analysis and Decision Making/Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Nanjing Agricultural University, Nanjing, PR China) ,  Wallach Daniel (Department of Agricultural and Biological Engineering, University of Florida, Gainesville, Florida, USA) ,  Wallach Daniel (National Institute of Agricultural Research (INRA), UMR 1248 Agroecology, Innovations & Territories (AGIR), Castanet-Tolosan, France) ,  Zhu Yan (MARA Key Laboratory for Crop System Analysis and Decision Making/Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Nanjing Agricultural University, Nanjing, PR China) ,  Confalonieri Roberto (University of Milan, ESP, Cassandra Lab, Milan, Italy)
資料名： Global Change Biology  (Global Change Biology)
巻： 28  号： 8  ページ： 2689-2710  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2590A  ISSN： 1354-1013  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 作物モデルは,気候変動下の有望な植物型の設計を助けることができる遺伝子型×環境×管理相互作用を探索する能力のため,育種を支援する強力なツールである。しかし,植物形質とモデルパラメータ間の関係は,モデルが植物形態学的および生理学的特徴をどのように定式化するかに依存して,しばしばモデル特異的であり,必ずしも直接ではない。これは植物育種におけるモデル適用を妨げる。将来の気候予測のためのイネ植物タイプの設計を改善するために,新しい形質ベースのマルチモデルアンサンブルアプローチを開発した。著者らは,強化生産性を目標とするマルチモデルシミュレーションを実施し,そして,モデルパラメータよりもむしろ増殖者によって定義される表現型形質のモデルアンサンブル集合に集約した結果をまとめた。これにより,単一モデリング手法からの形質パラメータマッピングにおけるあいまいさによる限界を克服することができた。育種者の知識と展望を統合して,設計した植物型から育種形質への明確なマッピングを提供した。AgMIP-Riceプロジェクトと感度解析技術からの9つの作物モデルを用いて,4地点における異なる気候と管理シナリオ下の形質応答を調べた。この方法は,中世紀気候予測下の現在の品種と比較して,15.8%から41.5%の範囲の収量改善の可能性を実証した。これらの結果は,気候変動への作物適応を改善する生物季節学形質の主要な役割と,キャノピー発達と構造に関与する形質を明らかにした。異なるモデルで得られた植物タイプの可変性は,関連する不確実性を扱うためのモデルアンサンブルを支持した。それにもかかわらず,モデルは重要な形質のサイトを横断する気候条件における異質性の影響を捉えることで一致し,気候変動への作物適応を改善する状況特異的育種プログラムの必要性を強調した。育種プログラムを完全に支援する作物モデルには更なる改善が必要であるが,形質ベースのアンサンブルアプローチは気候変動の課題に対処し,適応オプションを開発するための作物モデリングと育種の統合に向けた主要なステップである。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 応答 ,  シミュレーション ,  相互作用 ,  シミュレーションモデル ,  農作物 ,  *気候 ,  遺伝子型 ,  表現型 ,  気候変動 ,  気象条件 ,  モデリング ,  *イネ ,  育種 ,  品種 ,  作物育種
準シソーラス用語： 作物モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： AgMIP ,  気候変動 ,  作物モデリング ,  遺伝子型適応 ,  イデオタイプ ,  Oryza sativa L.

分類 (2件)： 分子遺伝学一般  (EC02010J) ,  稲作  (FC03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 気候 ,  イネ ,  植物 ,  設計 ,  形質