窒素量で変わるイネ収量遺伝子の協調的効果を発見―低窒素でも実る品種設計へ新たな手がかり―

2026-07-13 東北大学

東北大学大学院農学研究科の小島創一助教らの研究グループは、日本の温帯ジャポニカイネ120品種を対象に、収量関連遺伝子NAL1とOsSPYの相互作用が窒素供給量によって変化することを明らかにした。低・中・高窒素条件で遺伝子型と収量形質を比較した結果、低窒素条件ではOsSPYの低活性型を持つ系統において、NAL1による着粒数増加効果が大きく増幅されることを発見した。一方、この効果は窒素条件に応じて変動し、単独遺伝子の効果だけでは説明できない「遺伝子×遺伝子×環境(G×G×E)」相互作用であることが示された。これは、従来の遺伝子効果の単純な積み上げでは捉えられなかった収量形成機構を明らかにした成果である。今後、この知見を活用することで、化学肥料の投入量を抑えながら高収量を維持できるイネ品種の育成が期待され、持続可能な農業や環境負荷低減、食料安全保障への貢献が期待される。

窒素量で変わるイネ収量遺伝子の協調的効果を発見―低窒素でも実る品種設計へ新たな手がかり―
図1. 研究の概要

<関連情報>

窒素利用可能性によって調節されるNAL1-OsSPY相互作用がイネの穂の構造を制御する Interaction of NAL1-OsSPY Modulated by Nitrogen Availability Controls Panicle Architecture in Rice

Keiichi Honda, Mao Suganami, Hideki Yoshida, Takashi Akagi, Makoto Matsuoka, Soichi Kojima
Rice Science  Available online: 15 June 2026
DOI:https://doi.org/10.1016/j.rsci.2026.06.001

Abstract

In genomic breeding, approaches centered on genome-wide association study (GWAS) have elucidated many loci underlying target traits. However, the conventional approaches focusing on the effects of independent genetic factors do not properly reflect phenotypic variation arising from interactions between genetic background and environmental conditions. In this study, regarding yield-related traits in rice, we focused on two strong GWAS peaks for grain number (GN), corresponding to the known genes NARROW LEAF1 (NAL1) and Oryza sativa SPINDLY (OsSPY). NAL1 negatively regulated GN in a nitrogen-dependent manner, whereas OsSPY positively regulated GN irrespective of nitrogen conditions. Examination of haplotype combinations across nitrogen conditions using imbalance-aware statistical estimation allowed modeling of the interaction effects of NAL1 and OsSPY on GN. Specifically, under low nitrogen conditions, the effect of NAL1 was markedly enhanced, being approximately two-fold greater in the background of the low-activity OsSPY haplotype than in that of the high-activity haplotype. These findings provide a framework integrating haplotype combinations with environmental context to better explain phenotypic variation, thereby highlighting genotype-by-genotype-by-environment (G × G × E) interactions underlying rice performance under variable environmental conditions. This perspective complements and extends conventional genetic approaches, enabling a deeper understanding of complex trait architecture in natura.

1202農芸化学
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