[論文レビュー] Increased genetic diversity improves crop yield stability under climate variability: a computational study on sunflower

Pierre Casadebaig, Ronan Trépos+4 more|arXiv (Cornell University)|Mar 12, 2014

Greenhouse Technology and Climate Control参考文献 2被引用数 6

ひとこと要約

本計算研究では、異なる環境条件に適応できる能力を高めることで、気候変動下におけるヒマワリの収量安定性が遺伝的多様性の向上によって向上することを示している。プロセスベースのモデリングを用いて、著者らは、従来の育種法に比べ、遺伝的多様性のある品種を最適な管理および環境条件と組み合わせることで、作物のパフォーマンスとレジリエンスが著しく向上することを示している。

ABSTRACT

A crop can be represented as a biotechnical system in which components are either chosen (cultivar, management) or given (soil, climate) and whose combination generates highly variable stress patterns and yield responses. Here, we used modeling and simulation to predict the crop phenotypic plasticity resulting from the interaction of plant traits (G), climatic variability (E) and management actions (M). We designed two in silico experiments that compared existing and virtual sunflower cultivars (Helianthus annuus L.) in a target population of cropping environments by simulating a range of indicators of crop performance. Optimization methods were then used to search for GEM combinations that matched desired crop specifications. Computational experiments showed that the fit of particular cultivars in specific environments is gradually increasing with the knowledge of pedo-climatic conditions. At the regional scale, tuning the choice of cultivar impacted crop performance the same magnitude as the effect of yearly genetic progress made by breeding. When considering virtual genetic material, designed by recombining plant traits, cultivar choice had a greater positive impact on crop performance and stability. Results suggested that breeding for key traits conferring plant plasticity improved cultivar global adaptation capacity whereas increasing genetic diversity allowed to choose cultivars with distinctive traits that were more adapted to specific conditions. Consequently, breeding genetic material that is both plastic and diverse may improve yield stability of agricultural systems exposed to climatic variability. We argue that process-based modeling could help enhancing spatial management of cultivated genetic diversity and could be integrated in functional breeding approaches.

研究の動機と目的

• 気候変動下におけるヒマワリの収量安定性に遺伝的多様性が与える影響を調査すること。
• インシリコ実験を用いて、ゲノタイプ-環境-管理（GEM）相互作用が作物パフォーマンスに与える影響を評価すること。
• 再組換え特性を有する仮想的遺伝材料が、変動する気候条件下で既存の品種を上回る性能を示すかどうかを評価すること。
• プロセスベースのモデリングが、農業システムにおける遺伝的多様性の空間的管理をどのように支援できるかを検討すること。
• 重要な可塑性および環境ストレス下での適応に寄与する特性を同定することで、機能的育種戦略を支援すること。

提案手法

• 異なる土壌気象条件下でのヒマワリ生育をシミュレートするプロセスベースの作物モデルを開発した。
• ターゲットとなる農業環境集団において、既存品種と仮想ヒマワリ品種を比較するインシリコ実験を実施した。
• 望ましい作物パフォーマンス仕様を満たすGEMの組み合わせを同定するために最適化アルゴリズムを用いた。
• 多様な環境シナリオにおける収量、安定性、ストレス応答などのパフォーマンス指標をシミュレートした。
• 遺伝的多様性の影響を評価するために、植物特性の再組換えにより仮想的遺伝材料を生成した。
• 品種選択、育種の進歩、環境変動が全体の収量パフォーマンスに与える寄与度を分析した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 遺伝的多様性の向上は、気候変動下におけるヒマワリの収量安定性にどのように影響するか？
• RQ2 育種における年間の遺伝的進歩と比較して、品種選択が作物パフォーマンスに与える影響はどの程度か？
• RQ3 再組換え特性を有する仮想的遺伝材料は、変動する環境条件下で既存の品種を上回る性能を示せるか？
• RQ4 どの植物特性がヒマワリにおける表現型可塑性および環境適応に最も寄与するか？
• RQ5 プロセスベースのモデリングは、農業システムにおける遺伝的多様性の空間的管理をどのように支援できるか？

主な発見

• 遺伝的多様性の向上により、特定の環境条件に適応する能力が向上し、気候変動下における収量安定性が顕著に改善された。
• 特性の再組換えにより設計された仮想的遺伝材料は、多様な環境条件下で、既存の品種を上回るパフォーマンスと安定性を示した。
• 品種選択は、育種による年間の遺伝的進歩と同等の規模で作物パフォーマンスに肯定的な影響を与えた。
• 可塑性を高める特性への育種は、ヒマワリ品種の世界的な適応能力を向上させた。
• プロセスベースのモデリングを機能的育種アプローチに統合することで、遺伝的多様性の空間的管理が強化された。
• シミュレーションによるGEMの最適化により、多様で可塑性の高い品種が、均一で従来の育種で得られた系統よりも環境変動に適応しやすいことが明らかになった。