気候変動の影響により、干ばつ耐性が向上した品種が求められていますが、圃場での干ばつ耐性の表現型解析は困難です。これは主に、圃場の干ばつ状況が空間的にも時間的にも予測不可能なためです。このため、干ばつ耐性形質を制御する遺伝的メカニズムの解明は不十分です。ジョージア大学の研究者、クリントン・ステケティー氏は、改良された干ばつ耐性形質のスクリーニング技術を用い、新たな干ばつ耐性大豆遺伝資源を特定し、大豆が水不足に対処するのに役立つ形質に関与するゲノム領域を明らかにすることで、大豆の干ばつ耐性の向上に取り組んでいます。

どの特性が重要なのか？

クリントン氏と彼の同僚たちは、研究目標の達成を支援するため、カンザス州とジョージア州の2つの異なる州で、遺伝的に多様な211系統の大豆系統を2年以上にわたって評価しています。これらの211系統は30カ国から集められ、年間降水量の少ない地域から選抜され、干ばつ関連形質を強化した新開発の大豆系統と、干ばつ感受性チェックを組み合わせた系統です。研究者たちは、樹冠萎凋などの特性に注目しています。一部の植物は萎凋に数日長くかかるため、光合成能力を維持し、種子生産のためのバイオマスを生産することができます。彼が評価することに関心を持っている他の特性には、気孔コンダクタンス、サーモグラフィーによる樹冠温度、相対水分含量、炭素同位体識別などがあります。

研究チームは、METER土壌水分センサーに加え、METER微気候気象ステーションを使用して、2つのフィールド研究サイトでの水分流入を監視し、干ばつ関連形質の表現型解析に最適な期間を決定しました。Steketee氏は次のように述べています。「実験材料を栽培している場所の隣のフィールドに、微環境モニターを設置しました。両方の場所で、生育期を通してこれらのモニターを使用して気象状況を監視し、気温、湿度、降水量を測定しています。データにはリモートからアクセスできるため、その情報を使用して、フィールドに出向いて区画を調査する時期を判断しました。可能であれば、特に干ばつ条件下で、大豆植物間の大きな違いを確認したいと考えていました。状況を監視しておくことで、気象データに戻って、この測定を行う前の3週間は雨が降っていなかったことがわかり、実際に干ばつ状態にあったことを証明できました。」

これまでの結果

2015年はジョージア州にとって干ばつに見舞われた年ではありませんでしたが、クリントン氏によると、7月下旬に樹冠の萎凋を測定できた時期があり、その中で良好な生育を示す系統を特定できたそうです。「私たちのデータをカンザス州の共同研究者が収集したデータと比較したところ、両方の地域で良好な生育を示す系統がいくつかありました。もう1年分のデータを取得することで、これらの植物が干ばつ耐性に優れた特性を持っていることが確認され、それらの系統から優れた特性を抽出し、育種プログラムに組み込むことができるようになることを期待しています。」

将来の計画

研究チームは、ゲノムワイド関連解析と呼ばれる手法を用いて、関心のある干ばつ耐性形質に関与するゲノム領域を特定します。この手法では、圃場実験で収集した表現型情報と、大豆ゲノム全体に存在するDNAマーカーを用いて、そのマーカーが関心のある形質と関連しているかどうかを検証します。研究者らがゲノム上で目的の形質と関連する部位を発見した場合、選抜に用いるゲノムツールを開発し、その形質を優良遺伝資源に組み込み、最終的に大豆の干ばつ耐性を向上させます。

METER土壌水分センサーと ATMOS 41微気候ウェザーステーションをご覧ください。

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