中国で栽培されている小豆(Vigna angularis)生育種のバリエーション１

概要

小豆（Vigna angularis (Willd.) Ohwi & Ohashi）は、中国の北から南までの幅広い農業生態学的環境で栽培されている。このような作物適応のための遺伝的変異を理解することは、植物の育種を促進する。本研究では、1998年に中国の様々な場所で、3908種のチーニーズ・ランドレースの代表的なコレクションから選ばれた231種のコア・ジャームを評価し、(1)形質発現に関するランドレースのソース間の違いの比較、(2)多様性の基礎となるパターンの特定、(3)環境間の遺伝的適応のパターンの特徴付けを行った。フェノロジー、収量および収量成分、植物の高さのデータを3つのモードでパターン解析した結果、さまざまなレベルでまとまりのある6つの導入グループが特定された。最も多様性があったのは、中国中北部、特に黄河下流域の省からの胚芽で、異なるグループに属する出芽の起源が部分的に緯度方向に分かれていた。最も対照的なグループは、それぞれ、晩熟で種子サイズが小さいことを特徴とする中国南部（四川省-安徽省）と、早熟で短命であることを特徴とする中国北部（遼寧省-北龍江省）のものであった。今回のマルチロケーション・スクリーニングの結果を分析することで、導入グループの遺伝子型と環境の特徴が明らかになり、特定のターゲット環境や育種目的に最適なグループを予測することができるようになり、植物育種家が生殖質を効率的かつ効果的に利用できるようになりました。

アズキ[Vigna angularis (Willd.) Ohwi & Ohashi] (2n = 22) (Ohwi and Ohashi, 1969)は、一般的に多様性の中心と考えられている北東アジアにおいて、少なくとも3000年前から栽培されてきた(Lumpkin and McClary, 1994)。Ampli ED fragment length polymorphismによる多様性の分析では、北東アジアの小豆のランドレースとヒマラヤ地域のランドレースの間にかなりのバリエーションが見られた。中国のランドレースは、日本および日韓のグループ（野生および雑草の親戚を含む）とは別のグループに属していたが、同じメガクラスターに属しており、これら3つのグループの間に幅広い関係がある可能性を示している(Zong et al., 2003)。これらの品種は中国の20の省にまたがっており、中・北部に集中している(Wang et al., 2002)。ランドレースは、地域の条件に適応しており、バリエーションの進化が見られます。
アズキ[Vigna angularis (Willd.) Ohwi & Ohashi] (2n = 22) (Ohwi and Ohashi, 1969)は、一般的に多様性の中心と考えられている北東アジアにおいて、少なくとも3000年前から栽培されてきた(Lumpkin and McClary, 1994)。Amplified fragment length polymorphismによる多様性の分析では、北東アジアの小豆のランドレースとヒマラヤ地域のランドレースの間にかなりのバリエーションが見られた。中国のランドレースは、日本および日韓のグループ（野生および雑草の親戚を含む）とは別のグループに属していたが、同じメガクラスターに属しており、これら3つのグループの間に幅広い関係がある可能性を示している(Zong et al., 2003)。これらの品種は中国の20の省にまたがっており、中・北部に集中している(Wang et al., 2002)。中国の小豆コレクションは、収集された地域で表現学的および農学的形質が評価され、その後、ICSで種子の種類、色、組成が評価された（Hu, 1981; Jiang and Chen, 1984）。成熟度（80～150日）、高さ（21～170cm）、枝数（8～30本-1）、ポッドあたりの種子数（4～12個）、種子サイズ（3～16g 100seed-1）に大きなばらつきが見られた。また、胚芽の種子の色の分布は、赤が60％、白が25％、斑入りが8％、緑が5％、その他が2％であった。その例としては、Phaseolus vulgaris L. (Tohme et al., 1995), mungbean [Vigna radiata (L.) R. Wilczek] (Bisht et al., 1998), その他の作物が挙げられる(van Hintum, 1999)。中国では、ICSコレクションの3908種の中国産ランドレース全体から、原産地20省の地理的多様性を代表する408種のアクセントを10％層別比例サンプルで評価したコアコレクション（うち231種はサイト間で共通）を作成しました（Wang et al, 2001a）（表1および図1）。中国のコアコレクションからの159のアクセント（同じ231のアクセントから）のサブセットとオーストラリアの日本の小豆4品種の研究では、日本のアクセントは形態的に類似しており、40°以上の緯度の中国のアクセントと同等であることがわかった（Wang et al, 中国とオーストラリアで共通して見られる149個の（同じ231個の）アズキのコア・アクセントの量的形質をパターン分析したところ、発現パターンが異なる6つのクラスター（グループ）が同定された（Wang et al.、2001a）。オーストラリアの研究では、表現形質および農学形質とランドレースの原産地の緯度（「緯度」）との間に非常に有意な回帰が見られたが、中国の研究ではその程度は小さかった(Wang et al., 2001a, 2001b)。その目的は、遺伝的変異の基本的な構造とそれに伴う遺伝子型×環境の相互作用を明らかにすること、そしてこれらが「緯度」と関連しているかどうかを調べることであった。

材料と方法

1998年、中国の黒龍江省ハルビン、遼寧省遼陽、河北省石家荘、河南省鄭州、四川省雅安の5つの試験地で、中国アズキコア生殖質コレクション（Wangら、2001a）を栽培した。各サイトでは、最大284のアクセントが植えられましたが、サイトによって定着状況や種子の入手状況が異なるため、サイト間で共通して定着したプロットを持つアクセントの数は231に減少しました。アクセッション番号順のリストは補足表1に記載されています。プロットの大きさは、2列×4mの長さで、50cm間隔でした。各サイトでは、10区画ごとにチェック品種が繰り返され、各サイトで少なくとも26のチェックエントリーが得られるように、トライアルは複製されずに播種された。各地点の播種日と気候情報を表2に示す。様々な属性に関する定量的なプロットデータを地点間で記録し、そのうち7つを本研究で使用した（表3）。種子の色と形状の2つの質的記述は河北省でのみ記録されており、解釈のために使用されます。ハルビンの黒竜江省のデータによると、中国北部の系統のみが9月～11月の生育期終了前に種子をつけることができた（Desboroughらが2002年に行った同じコアコレクションの光周期評価で、これらの系統のみが日長中性だったため）。それ以外の系統は、日長の影響を受けて、冬になる前に開花・結実することができませんでした。このため、黒龍江省のデータは主要な分析には含めることができませんでしたが、可能な限り解釈のために使用しました。

統計解析

231種の小豆の応答パターンを、環境間および属性間で効果的に表現するために、パターン分析（クラスタリングと序列化）の手法を用いました（Basford et al, 1991, 1996）。クラスタリングの目的は、比較的均質なグループにアクセントを割り当て、アクセントのグループの応答パターンが個々のアクセントのデータを単純化して説明できるようにすることでした(Sneath and Sokal, 1973)。序列化の目的は、測定された属性を使用してアクセント間の関係パターンをできるだけ少ない次元で最適に表現することです(Gauch, 1982; Digby and Kempton, 1987)。

欠損値の推定

小豆の品種間の変動をまとめる前に、231品種×4地点×7属性の配列の欠損値を適切な推定値で置き換える必要がありました。これらの推定値は、Watsonら(1996)に倣って得られました。各地の属性ごとのアクセション配列に基づいてアクセションをグループ化するために、距離尺度として二乗ユークリッド距離、クラスタリング戦略として増分平方和を用いた凝集型階層クラスタリング手法（Ward, 1963）を使用しました。このプロセスでは、データは列（場所）ごとに標準化され、欠落値はアクセション（またはアクセッショングループ）間の距離尺度の計算には使用されませんでした。欠落した生のアクセションの属性値は、「最も近い」アクセションの属性値、つまり対応するアクセションの属性値（アクセションが最初に他のアクセションと合併した場合）、またはそのグループ内のアクセションの属性値の平均値（アクセションが最初にアクセションのグループと合併した場合）で置き換えられました。

3モード・クラスタリング

混合最尤法によるクラスタリングは、属性と場所（残りの2つのモード）の同時使用に基づいて、 accession のグループ化（モードの1つ）を行うことができるモデルベースの手法です（Basford and McLachlan, 1985）。アクセッション×ロケーション×属性の全配列に適用されました。このモデルでは、各クラスターまたはアクセッションのグループが、各ロケーションで異なる平均属性ベクトルを持つことが認められていますが、各クラスターの共分散行列（属性間の相関構造を示す）は、ロケーション間では同じですが、クラスター間では異なる可能性がありました。このモデルでは、アクセション×ロケーションの相互作用が大きく（ほとんどの場合存在する）、あるグループがあるロケーションでは良いパフォーマンスを示し、別のロケーションでは悪いパフォーマンスを示す可能性があります。属性間の相関は、accessionのグループ間で異なる可能性があるため、各クラスタに特有の共分散行列は有益です。例えば、あるグループでは2つの属性の間に妥当な相関があるが、別のグループではこれらの属性の間に実質的な相関がないということもあり得ます(Basford et al., 1996)。混合法によるクラスタリングは反復的な非階層的手順であるため、基礎となる各グループのパラメータ推定を開始する必要があります。ここからEMアルゴリズム(Dempster et al., 1977)が対数尤度の局所的な最大値に収束させます。しかし、大域的な最大値に到達する保証はないので、通常、グループへのアクセションの様々な開始割当を考慮する。対数尤度の近似検定により、適切なグループ数の目安を得ることができるが（McLachlan and Basford, 1988）、これは厳密ではない。また、データを適切に要約するための適切なグループ数を決定するために、グループメンバーの推定確率と対数尤度値の増加率の主観的な評価を用いることもできる（Bas-ford and McLachlan, 1989）。離散的なグループは、各アクセションを、そのアクセションが属する推定確率が最も高いグループに割り当てることで得られる。混合法によるクラスタリングは、McLachlan and Basford (1988)の付録に掲載されているプログラムの更新版であるMIXCLUS3を用いて行った。このプログラムは、3WayPackにも含まれており、第3著者（P.M. Kroonenberg）から入手することができる。同じソフトウェアを用いた順序付けと二重グラフ表示により、全体的な変動の主な要素を個々のアセッションレベルで調べることができました。

3モード配列

Accession×Attributeデータマトリックスの序列化は、通常、標準的な主成分分析で行われる。今回のデータは、生物種×属性×場所の配列で構成されているので、何らかの形で3モードの成分分析を行う必要がある。ここでは、Kroonenberg and De Leeuw (1980) (Kroonenberg, 1983, 2008も参照)によって記述された形で、Tucker (1966)の方法を使用しています。三元データでは、より多くの平均値と正規化が考慮されるため、この前処理はそれほど簡単ではありません。手元にあるデータのタイプでは、標準的な手順は、各ロケーションの属性の平均値（この調査での値は表4を参照）を差し引き、属性に関するすべての観測値の二乗和で割ることである。すなわち，()/ijk ijk jk kzxxs= – , with 21/2[( )]k ijk jkijsxx= -∑∑，ここで，iはaccession，jはlocation，kはattributeを表す（詳細は，Kroonen-berg, 2008, chapter.6を参照）。6). このプロセスの後、各ロケーションの各属性の平均スコアはゼロになりますが、各ロケーションの各属性のクラスター間の平均差はまだデータに含まれています。3モード主成分分析の結果は、3つのモード（accession、location、attributes）のそれぞれの成分行列と、小さな3方向コア配列（3つのモードの成分間のリンクの強さを示す）を介して表示することができます。しかし、ジョイントバイプロットを用いて結果を提示する方が有利な場合が多い。ジョイントバイプロットとは、この文脈では参照モードと呼ばれる第3のモードの構成要素を与えて2つのモード間の関係を表示するものである（Kroonenberg, 2008, p.273参照）。我々の分析では、ロケーションモードを参照モードとし、属性とアクセションを表示モードとした。3 モード分析を用いて分析された他の植物育種試験としては、Basford ら（1990；綿花［Gossypium ssp］）、Crossa ら（1995；トウモロコシ［Zea mays L.］）、Kroonenberg ら（1995；トウモロコシ）、de la Vega ら（2002；ヒマワリ［Helianthus annuus L.］）、Van Eeuwijk and Kroonenberg（1998；テンサイ［Beta vulgaris subsp.］）

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