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

建立结合树冠和树干类型信息的材料性状基因组预测模型

• 批准号: 22H02411
• 负责人: 武津 英太郎
• 金额: $ 11.15万
• 依托单位: Forest Research and Management Organization
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H02411/
• 关键词: ジェノミック予測; 樹冠情報; 樹幹型形質; スギ; ゲノミック予測; 材質; 樹冠; 樹幹形質

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。

This study aims to improve the prediction accuracy of material properties, to develop the prediction accuracy of canopy, trunk, texture, texture and relationship, and to improve the prediction accuracy. The prediction of material quality, the construction of the forest, the determination of the sub-type of the forest, and the evaluation of the quality of the forest. For example, in the first part of the image, there are 176 cases of high concentration, high A part of the image quality evaluation object, 509 individuals, a simple estimation value of the material quality coefficient, and a measurement of the propagation speed of the force wave. 513 individual chest height measurement of material quality and 12mm growth cone UAV-LiDAR is used to obtain the necessary 3D point group information. Prediction of the three dimensional point cluster in the canopy of the forest, UAV-LiDAR, acquisition of the three dimensional point cluster in the canopy of the forest, acquisition of the three dimensional point cluster in the canopy of the forest, acquisition of the three dimensional point cluster in the canopy of the forest. Canopy, trunk type, quality, material quality, control mechanism, direction, multiple canopy rate, branch quantity, adjustment of 10-year-old 60-year-old canopy, cambium near breast height, middle position under branch, plant quantity measurement 98. The correlation coefficient between the predicted value and the actual value is 0.53. The correlation coefficient between the predicted value and the actual value is 0.53. The correlation coefficient between the predicted value and the actual value is 0.53. The correlation coefficient between the predicted value and the actual value is 0.53.

项目成果

40年生スギにおける成長・樹型と遺伝的効果による応力波伝播速度の予測モデルの検討

基于 40 年树龄日本柳杉的生​​长、树型和遗传效应的应力波传播速度预测模型的检验

• 发表时间: 2023
• 作者: 武津英太郎;倉原雄二;栗田学;久保田正裕
• 通讯作者: 久保田正裕

九州育種基本区のスギ人工交配実生集団における樹冠形状の遺伝性

九州繁育基地人工杂交日本柳杉苗木群体冠形遗传力

• 发表时间: 2023
• 作者: 武津英太郎;倉原雄二;松永孝治;平岡裕一郎
• 通讯作者: 平岡裕一郎