植物特性予測による収量向上の新手法 (New method for predicting plant traits for higher yields)

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2025-04-24 マックス・プランク研究所(MPG)

植物特性予測による収量向上の新手法 (New method for predicting plant traits for higher yields)© IPK Gatersleben/MPI of Molecular Plant Physiology

マックス・プランク分子植物生理学研究所とIPKライプニッツ植物遺伝・作物植物研究所の研究チームは、植物の成長過程における形質の変化を予測する新たな計算手法「dynamicGP」を開発しました。この手法は、遺伝的マーカーと高スループット表現型解析データを組み合わせ、トウモロコシやシロイヌナズナの多様な形質(形態、色彩、幾何学的特徴)の時間的変化を高精度で予測します。従来のゲノム予測手法と比較して、dynamicGPは多くの形質において予測精度が向上し、特に遺伝的影響が時間とともに安定している形質で高い精度を示しました。この研究は、作物の育種や精密農業への応用が期待され、今後の農業技術の発展に寄与する可能性があります。

<関連情報>

遺伝マーカーから植物の形質動態を予測する Predicting plant trait dynamics from genetic markers

David Hobby,Hao Tong,Marc Heuermann,Alain J. Mbebi,Roosa A. E. Laitinen,Matteo Dell’Acqua,Thomas Altmann & Zoran Nikoloski
Nature Plants  Published:17 April 2025
DOI:https://doi.org/10.1038/s41477-025-01986-y

Abstract

Molecular and physiological changes across crop developmental stages shape the plant phenome and render its prediction from genetic markers challenging. Here we present dynamicGP, an efficient computational approach that combines genomic prediction with dynamic mode decomposition to characterize the temporal changes and to predict genotype-specific dynamics for multiple morphometric, geometric and colourimetric traits scored by high-throughput phenotyping. Using genetic markers and data from high-throughput phenotyping of a maize multiparent advanced generation inter-cross population and an Arabidopsis thaliana diversity panel, we show that dynamicGP outperforms a baseline genomic prediction approach for the multiple traits. We demonstrate that the developmental dynamics of traits whose heritability varies less over time can be predicted with higher accuracy. The approach paves the way for interrogating and integrating the dynamical interactions between genotype and environment over plant development to improve the prediction accuracy of agronomically relevant traits.

生物工学一般
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