JP2021081919A - 予測プログラム、予測方法及び予測装置 - Google Patents
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Abstract
Description
本発明者らは、茎の木部組織の発達には品種間差があることに着目した。例えば、トマトの品種「CF桃太郎ヨーク」と品種「富丸ムーチョ」の木部組織の面積(木部面積)を比較した結果が、図1(a)、図1(b)に示されている。図1(a)には、「CF桃太郎ヨーク」の苗の茎の断面(切片)の写真が示され、図1(b)には「富丸ムーチョ」の苗(図1(a)と同時期の苗)の茎の断面(切片)の写真が示されている。図1(a)、図1(b)において、両矢印で示す部分が木部組織である。図1(a)、図1(b)を比較するとわかるように、「富丸ムーチョ」の方が木部面積が大きくなっている。
Kg=f1(e,cv1) …(1)
Kh=f2(Kg,cv2) …(2)
z=f3(Kh,cv3) …(3)
X=f(e,cv4) …(4)
本発明者らは、気温以外の条件は同一とし、気温25℃の条件下と、気温30℃の条件下(高温条件下)とで、同一品種のトマトの苗を栽培した。そして、栽培したトマトの苗の下胚軸(Hypocotyl)と、上胚軸(Epicotyl)の切片を比較した。図8には、比較結果が示されている。図8からは、高温条件下の方が茎径が大きくなることが分かる。なお、図示は省略しているが、草丈についても、気温30℃の方が大きくなることが分かった。
昼夜温度逆転条件とは、図9(a)に示すように、明期(昼)に温度が低く設定され、暗期(夜)に温度が高く設定される場合を意味する。この昼夜温度逆転条件は−DIFと呼ばれ、明期温度から暗期温度を差し引いた値が負となる条件である。一方、図9(b)に示すように、明期に温度が高く、暗期に温度が低い場合は、+DIFと呼ばれる。
Kg’=f1’(e’,cv1’) …(5)
Kh’=f2’(Kg’,cv2’) …(6)
z’=f3’(Kh’,cv3’) …(7)
X’=f’(e’,cv4’) …(8)
本発明者らは、草丈に影響を与えると考えられるその他の環境因子についても検証した。例えば、植物成長調整剤であるPBZ(パクロブトラゾール(paclobutrazol))は、ジベレリンの生合成阻害剤として知られている。したがって、PBZを苗に与えることで、ジベレリンの合成が阻害され、結果的に草丈が小さくなることが予想される。また、高温条件下では、前述のように草丈が大きくなる。本発明者らは、−DIF、PBZ、高温の各条件を種々変更したときの胚軸長(mm)(播種後21日目の予測値)と、ジベレリン応答性遺伝子(LeEXP2遺伝子)の発現量(播種後14日目の実測値)との関係を、図12(a)のようにプロットした。なお、図12(a)の胚軸長(播種後21日目の予測値)は、図12(b)に示すように、胚軸長(播種後21日目の実測値)とほぼ一致するため、図12(a)の予測値は実測値と見做すことができる。
光合成糖生産の速度は、光やCO2濃度による影響を受ける。また、光合成糖生産は、高温や養液窒素濃度による影響も受ける。合成された糖が多いとき糖エネルギー関連酵素遺伝子(SlTPS1遺伝子)は増加し、この時サイトカイニンも増加することが知られている。したがって、光やCO2濃度も木部組織の発達、すなわち茎径に影響を与えることから、上式(4)から求まる茎径については、光やCO2濃度による影響を考慮して補正する必要がある。
以上の知見をまとめると、図13に示すような育苗回帰モデルとして表すことができる。この育苗回帰モデルは、トランスクリプトーム、ホルモノーム、メタボロームの関連性を表したモデルである。なお、「PBZ」から「ジベレリン応答・細胞伸長」に延びるT字状の矢印、及び「呼吸」から「ジベレリン応答・細胞伸長」に延びるT字状の矢印は、遺伝子(LeEXP2遺伝子、SlPer遺伝子)の発現量を抑制する作用を意味している。
図15には、本実施形態に係る情報処理システム100の構成が示されている。
24 入力受付部
26 予測部
10 サーバ(予測装置)
Claims (7)
- 環境因子の値と、作物内におけるジベレリン関連遺伝子及び/又はサイトカイニン関連遺伝子の発現量との間の関係、及び前記作物内におけるジベレリン関連遺伝子及び/又はサイトカイニン関連遺伝子の発現量と前記作物の苗の草姿を示す値との関係、に基づいて、前記環境因子の値と前記草姿を示す値との関係を表すモデルを生成し、
所望とする環境因子の値又は所望とする草姿を示す値の入力を受け付け、
前記モデルを用いて、所望とする前記環境因子の値に対応する草姿を示す値、又は所望とする前記草姿を示す値に対応する環境因子の値を予測し、出力する、
処理をコンピュータに実行させるための予測プログラム。 - 前記モデルは、前記ジベレリン関連遺伝子の発現量と、前記作物の苗の草丈を示す値との関係に基づいて生成される、ことを特徴とする請求項1に記載の予測プログラム。
- 前記モデルは、前記サイトカイニン関連遺伝子の発現量と、前記作物の苗の茎径を示す値との関係に基づいて生成される、ことを特徴とする請求項1又は2に記載の予測プログラム。
- 前記生成する処理では、特定品種の作物の苗を育苗したときに得られたデータを前記モデルに投入して、前記モデルを前記特定品種に合わせて調整し、
前記出力する処理では、調整後の前記モデルを用いて、所望とする前記環境因子の値に対応する前記特定品種の作物の苗の草姿を示す値、又は前記特定品種の作物の苗の所望とする草姿を示す値に対応する環境因子の値を予測し、出力する、ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか一項に記載の予測プログラム。 - 前記作物はトマトである、ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか一項に記載の予測プログラム。
- 環境因子の値と、作物内におけるジベレリン関連遺伝子及び/又はサイトカイニン関連遺伝子の発現量との間の関係、及び前記作物内におけるジベレリン関連遺伝子及び/又はサイトカイニン関連遺伝子の発現量と前記作物の苗の草姿を示す値との関係、に基づいて、前記環境因子の値と前記草姿を示す値との関係を表すモデルを生成し、
所望とする環境因子の値又は所望とする草姿を示す値の入力を受け付け、
前記モデルを用いて、所望とする前記環境因子の値に対応する草姿を示す値、又は所望とする前記草姿を示す値に対応する環境因子の値を予測し、出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする予測方法。 - 環境因子の値と、作物内におけるジベレリン関連遺伝子及び/又はサイトカイニン関連遺伝子の発現量との間の関係、及び前記作物内におけるジベレリン関連遺伝子及び/又はサイトカイニン関連遺伝子の発現量と前記作物の苗の草姿を示す値との関係、に基づいて、前記環境因子の値と前記草姿を示す値との関係を表すモデルを生成する生成部と、
所望とする環境因子の値又は所望とする草姿を示す値の入力を受け付ける入力受付部と、
前記モデルを用いて、所望とする前記環境因子の値に対応する草姿を示す値、又は所望とする前記草姿を示す値に対応する環境因子の値を予測し、出力する予測部と、
を備える予測装置。
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