普通ソバの収量性改良へのゲノミックセレクションの実証
〜DNAの情報を用いて、他殖性作物の高速育種に貢献〜

　　近年、作物の品種改良では、大量のDNAマーカー情報から特性を予測して選抜を行う「ゲノミックセレクション」が注目を集めていました。しかし、多くの他殖性作物を選抜する方法として使われている集団選抜法（注４）でゲノミックセレクションが有効かはわかっていませんでした。
東京大学、筑波大学、京都大学およびトヨタ自動車株式会社は共同で、ゲノミックセレクションにより他殖性作物の１つである普通ソバの収量性を、３年間という短い期間で20.9%増加させることに成功しました。
　　この結果、ゲノミックセレクションを利用すれば、普通ソバのような他殖性作物の集団選抜法を用いた育種が効率的に行えることが明らかになりました。
　　ゲノミックセレクションを活用することで、今までは改良に多大な時間と労力がかかっていた他殖性作物の収量性についての品種改良の効率化・高速化が期待されます。
　　なお、本研究は、トヨタ自動車株式会社の支援を受けて行われました。

【背景】

近年、新たな選抜手法であるゲノミックセレクションが注目され、家畜育種を中心に実用化が進んでいます。ゲノミックセレクションでは、個体や品種、系統の特性と大量のDNAマーカーの情報との関係を表した予測モデルという数式を作ることで、特性のわからない個体についてもDNAマーカー情報のみを使ってそれらの特性を予測することができます。そのため、栽培できる時期が限られている作物の特性や、評価するのに時間や労力のかかる特性を、通常の育種よりも早く予測して選抜できるので、効率的な作物育種に貢献できます。このゲノミックセレクションを多くの作物に適用することができれば、作物育種の大幅な効率化・高速化が期待できます。
　作物には多くの種類があり、それぞれに適用することができる選抜方法やかかる期間が異なります。そのため、ゲノミックセレクションの有効性についても、それぞれ検証する必要があります。世界中には多くの他殖性作物が食用、医薬用、牧草用、バイオエネルギー用などとして栽培されており、これらの他殖性作物はとても重要であると認識されています。しかし、多くの他殖性作物の選抜に用いられている集団選抜法におけるゲノミックセレクションの有効性はわかっていませんでした。
　そこで、本研究では、ゲノミックセレクションの他殖性作物への応用を目指し、普通ソバを用いて３年間の選抜試験を行うことで、その有効性を検証しました。

【研究内容】

1. 普通ソバの集団に対して、ゲノミックセレクションと通常の表現型選抜（注５）の２パターンの選抜を、それぞれ３年間行いました（図１）。今回改良したい普通ソバの単位面積での種子の収量と各個体のDNAマーカー情報との関係から予測モデルを作成するために、過去の試験データに基づいて、個体ごとに計測できる収量に関係する７つの特性（主茎の長さ、節の数、開花するまでかかる日数、花房の数、１次分枝（注6）の数、1000粒の種子の合計の重さ、１リットルの種子の合計の重さ）と１アールあたりの種子収量との関係性を表す数式を作成しました。この７つの特性それぞれに対してゲノミックセレクションの予測モデルを作成し、各特性の予測結果から収量の予測値を計算することで、収量性の予測を行いました。
2. ゲノミックセレクションでは３年間で最初の集団に比べて20.9%収量性（７つの特性から計算された値）が増加し、表現型選抜では15.0%増加しました。また、収量性の予測のために用いた７つの特性についても、５つの特性をゲノミックセレクションによって改良することができました。
3. ゲノミックセレクションでは、１つの予測モデルを使い続けることで予測精度が下がるため、予測モデルを更新することが必要だということがわかりました。
4. 他殖性作物の集団選抜において、ゲノミックセレクションは通常の表現型選抜よりも高速で育種を行うことができることを示しました。

【社会的意義・今後の予定】

他殖性作物の集団選抜においてゲノミックセレクションが有効であることが示されたため、今後、育種により時間や労力がかかる他の他殖性作物の選抜にゲノミックセレクションを用いることができる可能性があります。
　 今後は、今回改良した普通ソバの集団を圃場で栽培し、通常の栽培環境でも期待されたような収量が得られるか確認する予定です。また、特性の評価方法や予測モデルを改良することで、選抜法のさらなる効率化を進めていきます。