講演詳細

遺伝・育種部門[Forest Genetics and Tree Breeding]

日付	ポスター発表
会場名	（学生ポスター賞の審査対象）
講演番号	P-209
発表題目	Shorea macrophyllaの成長特性に関するゲノム予測モデル作成手法の比較 Comparison of genomic prediction modeling methods for growth traits of Shorea macrophylla
要旨本文	Shorea macrophylla（以下、本種）は東南アジアの熱帯雨林で最も優占するフタバガキ科に属しており、大きな種子が採油に利用できること、初期成⾧が早いことからボルネオ島の商業的重要樹種の1つである。しかしながら、世界的に広く育種されている針葉樹種と比較すると、熱帯林業樹種は一般に育種資源が少なく、本種もその一つである。一方で、林木育種における育種サイクル短縮のために、実生の遺伝子型から早期選抜を行うゲノム選抜が多くの研究で提案されている。ゲノム選抜には交配家系などの先験的な情報がなくても実施できるという利点があり、育種資源が少ない種に対しても、より効果的であると考えられる。本研究では本種の次代検定林集団を対象とし、ゲノム予測モデルの構築を行った。より高い予測精度を得るため、ゲノム選抜で頻繁に用いられている手法の他に、幅広い分野で用いられている深層学習や勾配ブースティング決定木を比較し、ゲノムワイド連関解析による遺伝子座のサブセットについても検証した。これらのモデルの内、高い予測精度が得られたモデルを使用して本種のゲノム育種を推進していくことが期待される。
著者氏名	○阿久津春人1 ・ Mohammad Na'iem2 ・ Widiyatno2 ・ Sapto Indrioko2 ・ Sawitri2 ・ 内山憲太郎3 ・ 津村義彦4 ・ 谷尚樹4,5
著者所属	1筑波大学生物資源科学学位プログラム ・ 2ガジャ・マダ大学森林学部 ・ 3国立研究開発法人 森林研究・整備機構 森林総合研究所樹木分子遺伝研究領域 ・ 4筑波大学生命環境系 ・ 5国際農林水産業研究センター林業領域
キーワード	ゲノム選抜, フタバガキ, 深層学習, 成長特性
Key word	Genomic selection, Dipterocarpus, Deep learning, Growth traits