樹冠・樹幹型情報を取り入れた材質形質のゲノミック予測モデルの確立

本研究は、スギをモデルとし、ゲノミック予測による材質形質の予測精度向上を目的とし、材質形質とゲノム情報を直接的に結びつける従来のモデルを発展させ、樹冠・樹幹型形質と材質形質との関係性をモデルへ組み込み、予測・検証・理解を通し、予測精度の向上を図ることを目標としている。材質形質の予測モデル構築のためのトレーニングデータ取得の材料として、スギさし木クローンが植栽された20年生の林分において遺伝子型の決定と形質評価を進めた。対象クローンの一部である176クローンについて、高濃度ランダムプライマーによるアンプリコンライブラリを作成し、次世代シークエンサーにより塩基配列を決定し（GRAS-Di、トヨタ自動車）、1塩基多型の探索を行った。形質評価対象個体の一部、509個体について、材質形質の一つであるヤング係数の簡易推定値である応力波伝播速度について計測を行った。また、513個体の胸高部より材質形質の測定のために12mmの成長錐を用いてコアサンプルを採取した。UAV-LiDARを用いて、樹冠形状の形質取得に必要な3次元点群データの取得を行った。予測モデルの検証を行う試験地である交配実生試験林において、UAV-LiDARによる樹冠部の3次元点群データの取得を行うとともに、地上LiDARにより樹幹部の3次元点群データを取得した。樹冠・樹幹型形質における材質形質の制御機構の理解に向け、複数の樹冠率になるように枝量を調整したスギクローンの10年生60個体より、胸高部位形成層付近および胸高部と生枝下の中間地点より植物ホルモン量測定用のサンプルを採取した。98クローンについて応力波伝播速度のゲノミックセレクションを試行したこところ、予測値と実測値の相関係数は0.53となり、ゲノムの予測モデルの構築のために必要な表現型・遺伝子型データの収集を進められていることが確認できた。

本研究は、スギをモデルとし、ゲノミック予測による材質形質の予測精度向上を目的とし、材質形質とゲノム情報を直接的に結びつける従来のモデルを発展させ、樹冠・樹幹型形質と材質形質との関係性をモデルへ組み込み、予測・検証・理解を通し、予測精度の向上を図ることを目標としている。材質形質の予測モデル構築のためのトレーニングデータ取得の材料として、スギさし木クローンが植栽された20年生の林分において遺伝子型の決定と形質評価を進めた。対象クローンの一部である176クローンについて、高濃度ランダムプライマーによるアンプリコンライブラリを作成し、次世代シークエンサーにより塩基配列を決定し（GRAS-Di、トヨタ自動車）、1塩基多型の探索を行った。形質評価対象個体の一部、509個体について、材質形質の一つであるヤング係数の簡易推定値である応力波伝播速度について計測を行った。また、513個体の胸高部より材質形質の測定のために12mmの成長錐を用いてコアサンプルを採取した。UAV-LiDARを用いて、樹冠形状の形質取得に必要な3次元点群データの取得を行った。予測モデルの検証を行う試験地である交配実生試験林において、UAV-LiDARによる樹冠部の3次元点群データの取得を行うとともに、地上LiDARにより樹幹部の3次元点群データを取得した。樹冠・樹幹型形質における材質形質の制御機構の理解に向け、複数の樹冠率になるように枝量を調整したスギクローンの10年生60個体より、胸高部位形成層付近および胸高部と生枝下の中間地点より植物ホルモン量測定用のサンプルを採取した。98クローンについて応力波伝播速度のゲノミックセレクションを試行したこところ、予測値と実測値の相関係数は0.53となり、ゲノムの予測モデルの構築のために必要な表現型・遺伝子型データの収集を進められていることが確認できた。