低肥料で持続可能なイネ生産に役立つ遺伝子探索と、深層学習による新形質分類法の確立

2022年度はイネ品種KHAO NOKと日本晴を、蒸留水および1/320倍、1/160倍、1/80倍、1/40倍、1/4倍の吉田の水耕液で5週間栽培し、バイオマス量の変化や元素含量を調べた。1/160倍以下の無～極低栄養条件で、KHAO NOKは日本晴よりバイオマスが有意に高いこと、1/160倍～1/40倍の低栄養条件で濃度の微増に応じた成育量増加がKHAO NOKは優れていることがわかった。このことは、KHAO NOKの栄養ストレス耐性が極低栄養と低栄養で最低２種類以上存在しうることを示唆している。これまで日本晴×KHAO NOKのF3およびF5世代で観察された耐性遺伝領域の変動も、複数の栄養ストレス耐性遺伝子座の存在を示唆しており、完成した日本晴×KHAO NOKのRILsを用いたQTL解析では、無栄養および低栄養の２種類の条件で評価すればよいことが確かめられた。低栄養以下の条件でKHAO NOKは日本晴よりもバイオマス量が多くなるが、窒素含量は品種間差がないため吸収した窒素量（バイオマス量×窒素含量）はKHAO NOKが多くなった。また、栄養ストレス応答遺伝子の探索に向けて、ナノポアシーケンサーを用いたイネの栄養ストレス応答トランスクリプトームの解析も試行した。リード長の最頻度が1000bpを超えるロングリードを解読できること、１フローセルあたり48hr のランで5.82～17.99G ベースのデータが取得できることが確認でき、これらをde novoアセンブルによりMinION MK1Cでトランスクリプトーム解析が実施できることが分かった。深層学習を利用した形質分類の準備では、置換領域のみが分離し穂形質が分離する交雑集団を用い、穂画像の畳み込みニューラルネットワークによる分類を試行している。

2022年度はイネ品種KHAO NOKと日本晴を、蒸留水および1/320倍、1/160倍、1/80倍、1/40倍、1/4倍の吉田の水耕液で5週間栽培し、バイオマス量の変化や元素含量を調べた。1/160倍以下の無～極低栄養条件で、KHAO NOKは日本晴よりバイオマスが有意に高いこと、1/160倍～1/40倍の低栄養条件で濃度の微増に応じた成育量増加がKHAO NOKは優れていることがわかった。このことは、KHAO NOKの栄養ストレス耐性が極低栄養と低栄養で最低２種類以上存在しうることを示唆している。これまで日本晴×KHAO NOKのF3およびF5世代で観察された耐性遺伝領域の変動も、複数の栄養ストレス耐性遺伝子座の存在を示唆しており、完成した日本晴×KHAO NOKのRILsを用いたQTL解析では、無栄養および低栄養の２種類の条件で評価すればよいことが確かめられた。低栄養以下の条件でKHAO NOKは日本晴よりもバイオマス量が多くなるが、窒素含量は品種間差がないため吸収した窒素量（バイオマス量×窒素含量）はKHAO NOKが多くなった。また、栄養ストレス応答遺伝子の探索に向けて、ナノポアシーケンサーを用いたイネの栄養ストレス応答トランスクリプトームの解析も試行した。リード長の最頻度が1000bpを超えるロングリードを解読できること、１フローセルあたり48hr のランで5.82～17.99G ベースのデータが取得できることが確認でき、これらをde novoアセンブルによりMinION MK1Cでトランスクリプトーム解析が実施できることが分かった。深層学習を利用した形質分類の準備では、置換領域のみが分離し穂形質が分離する交雑集団を用い、穂画像の畳み込みニューラルネットワークによる分類を試行している。