研課題
J-GLOBAL ID：202204005867933488
研究課題コード：21471755
データトランスフォーメーション育種技術開発による育種効率の最大化
体系的課題番号：JPMJMI21C2
実施期間：2021 - 2022
実施機関 (1件)：
研究代表者：
(
, 生命環境系, 准教授 )
DOI：
https://doi.org/10.52926/JPMJMI21C2
研究概要：
トマト変異体のDNA変異情報と表現型情報を関連づけるアソシエーション解析を確立し、作物が将来示す表現型をデザインする遺伝子型をin silicoで予測する技術を開発する。品種改良技術をバックキャストの視点で考えると、育種家が望む形質に対して、どの遺伝子を、どのような遺伝子型に改変すればよいかの2点が鍵になる。現在は古典的な遺伝学(QTL解析等)に依存した手法が主に用いられているが、それらの情報を獲得するまでの労力と時間が課題である。即ち、品種改良に寄与する遺伝子と遺伝子型情報を効率的かつ迅速に獲得する技術基盤の整備が必要である。そこで本研究では、矮性トマト品種‘マイクロトム’の大規模変異誘発系統において、DNA変異情報を収集する一方、変異体の果実内成分を含む表現型情報を集積する。また、AIテキストマイニング技術で遺伝子の既知情報を収集する。そして、DNA変異情報と表現型情報を紐づける新奇アソシエーション解析手法を確立し、表現型情報を遺伝子型情報にトランスフォーメーションする技術を開発・検証する。
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上位研究課題：
持続可能な社会の実現「社会の持続的発展を実現する新品種導出技術の確立」
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