米は主要な主食として重要な役割を果たしており、世界人口の半分以上を養っています。 世界的な人口増加、食の好みの変化、収入の増加により、世界的な需要は拡大しています。 これは、収穫高が悪影響によってますます脅かされている中で起こっています。 気候変動。 したがって、米の収量を大幅に向上させることが急務となっている。
心強い発展として、最近の研究により、米の収量を 50% 以上増加させる可能性がある収量増加プロセスが明らかになりました。
中国科学院分子植物科学センターの植物システム生物学グループ（朱星光教授率いる）の研究員、Tian-Gen Chang 氏とその同僚 イネの開花から収穫までの成長をシミュレーションするための植物全体の炭素窒素相互作用 (WACNI) モデルを開発しました。、米の開発における重要な段階である穀物充填についての新たな洞察を提供します。
イネの遺伝学者や育種家はこれまで、穂と小穂の数を増やすことでイネの収量を増やそうと試みてきました。 しかし、多くの穀物が空のままであることが多いため、これらの変動によって生じる生産量の潜在的な増加は必ずしも完全に実現されるわけではありません。 そこで著者らは、穀粒充填の最適化に努力を向け、これが収量向上において大きな変革をもたらすと期待されました。
WACNI モデルは、事前に設定された成長ルールではなくボトムアップ アプローチを使用して植物の成長と老化をシミュレートしたため、以前のイネ モデルとは異なりました。 「私たちは植物内で起こる基本的な炭素と窒素の代謝の動力学モデルを開発しました。 したがって、炭素と窒素の収支は、穀粒充填時の主要な生理学的動態とともに、このボトムアップ モデリング アプローチから自然に生じます。 興味深いことに、「<font style="vertical-align: inherit;">in silico</font> 私たちのモデルによって作成された米は、さまざまな環境、農業、遺伝的摂動の下での穀物の収量形成を首尾よく予測しました」とチャン氏は説明した。
WACNI を仮想の稲と考えてください。 このデジタル世界の中で、科学者たちは、根が窒素を取り込む速さ、糖分が葉から運び出される速さ、穀物が糖分を消費して成長する速さなど、28 の重要な要素を微調整して、それらが植物の成長と最終的な穀物の収量にどのような影響を与えるかを確認することができました。仮想プラントの。 次に、彼らは「遺伝的アルゴリズム」を解き放ち、最大の粒充填のためのこれらの要素の優れた組み合わせを見つけました。
遺伝的アルゴリズムは、自然選択と遺伝学の原理にヒントを得た計算手法です。 選択、再現、および評価のステップを繰り返し適用することにより、遺伝的アルゴリズムはパラメーター空間を探索し、パラメーター値を徐々に調整して、最高の穀物収量をもたらす組み合わせを見つけます。 これらのパラメータ値は、超多収米の「エリート イデオタイプ」の特徴を決定するものとなります。
これらのエリートの重要な生理的特徴 <font style="vertical-align: inherit;">in silico</font> イデオタイプが計算され、標準品種と比べて収量が 54% 増加する可能性があることが明らかになりました。 この改善は、最終的な穀物の窒素含有量が 37% 減少したにもかかわらず、植物の器官とさまざまな代謝プロセスにおける酵素活性の間の資源配分を最適化することによって達成されました。
注目すべきことに、エリートのイデオタイプは、光合成能力が高いか低いか、あるいは登熟期が長いか短いかに関係なく、いくつかの共通の特徴を共有していた。 中でも特筆すべきは開花から収穫まで安定した登熟率です。 さらなる分析により、「安定した穀粒充填」が、高収量にとって極めて重要である、穀粒充填期におけるバランスのとれた供給源と吸収源の関係のマーカーとして機能する可能性があることが示されました。
しかし、これらを実行してください <font style="vertical-align: inherit;">in silico</font> 予測は現実世界の結果と一致していますか? シミュレーションされた形質が実際の収量増加に反映されたことを確認するために、研究者らは稲作に最も理想的な地域の一つで最新の超高収量米品種 21 種を栽培し、最終的に記録的な高収量（ヘクタールあたり 14 トン）を達成しました。水分含有量XNUMX％の粗米）。 彼らは、登熟段階でこれらの品種の特性を監視しました。 現場で測定された生理学的特性とこの段階でのモデルの予測を比較すると、顕著な一致が観察されました。 両方 <font style="vertical-align: inherit;">in silico</font> そして、超高収量米は、開花後の根の窒素摂取量が増加し、収穫時の茎の非構造炭水化物含有量が減少し、開花後の葉面積が徐々に減少し、穀粒窒素含有量が一貫して低く、そして最も注目すべきは、穀物が著しく安定していることである。開花から収穫までの充填率。
モデルによって特定された穀粒充填を制御する重要な要素を変更することで、典型的な米品種の収量を向上させることは可能でしょうか? 研究チームが最適化された穀粒充填モデルを標準的な栽培慣行の下で典型的な米品種に適用したところ、穀物の収量が約 30 ～ 40% 増加する可能性があることを発見しました。 この大幅な増加は、開花段階で植物器官のサイズを変更する必要がなく、酵素活性を最適化することによってのみ達成できました。 遺伝学とゲノム編集技術の進歩により、近い将来、標的を絞った遺伝子操作によってそのような改善が達成される可能性があります。
収量を増加させる目標として一般に注目されるパラメータの XNUMX つは、光合成の増加です。 著者らは、これが達成された場合には、炭水化物の増加を確実に利用できるように、供給源と吸収源の関係の調整も改善する必要があると主張している。
Chang 氏は次のように結論付けています。「米粒充填のための当社の革新的な計算フレームワークは、米粒充填時のソースとシンクの関係を調整することが極めて重要な役割を果たしていることを浮き彫りにしています。 これは、葉の光合成の増加と並んで、作物育種における重要な焦点となるはずです。 この研究で特定された分子的および生理学的マーカーは、将来の高収量米品種の開発を導く可能性があります。」
記事を読む：
Tian-Gen Chang、Zhong-Wei Wei、Zai Shi、Yi Xiao、Honglong Zhao、Shuo-Qi Chang、Mingnan Qu、Qingfeng Song、Faming Chen、Fenfen Miao、Xin-Guang Zhu、全植物炭素窒素相互作用の機構モデルによる光合成と作物収量形成の橋渡し、 in silico Plants、第 5 巻、第 2 号、2023 年、diad011、 https://doi.org/10.1093/insilicoplants/diad011
この研究に使用されたソース コードは、操作コマンドおよびユーザー ガイドとともに、非営利目的で自由に入手できます。 https://github.com/rootchang/WACNI-rice.git.
