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本頁は日作紀73に掲載．家系図から統計的に計算した近縁係数と分子マーカー頻度から計算した遺伝的距離をやっとドッキングすることができました．両者の関係は相関係数が-0.5〜-0.6（１品種間に絞れば-0.955）で，マアマアの結果かと思います．
二条オオムギ品種における近縁係数と分子マーカーから推定した遺伝的距離との関係
内村要介・古庄雅彦・吉田智彦
要旨：品種間の遺伝的関係を明らかにするには，品種の家系図から統計的に算出する品種間の近縁係数と，分子マーカーで検出したDNA多型による品種間の遺伝的相似度がある．遺伝的相似度を表すため，本研究ではDNA多型からみたユークリッド距離と根井の遺伝的距離Dを計算した．二条オオムギで，国内で近年主に栽培されている22品種について解析した結果，近縁係数と遺伝的距離との間にはr=−0.526〜−0.650の相関が認められた．従って，近縁係数は，両親から半分ずつの遺伝物質を確率的に受け継ぐとして算出するが，この値は品種間のDNA多型検出率を基にした遺伝的相似度からもある程度裏付けされた．また一方で，今回用いた分子マーカーで検出した染色体上の領域は，品種育成の過程で後代にほぼ均等に分離していったと考えられる．
キーワード：品種，遺伝的距離，近縁係数，二条オオムギ，分子マーカー．
Jpn. J. Crop Sci.73:410-415(2004)
Relationships between Coefficient of Parentage and Genetic Distance Based on DNA Polymorphism in Barley Cultivars.
Yosuke UCHIMURA, Masahiko FURUSHO and Tomohiko YOSHIDA
Abstract: Genetic relationships between cultivars are estimated either by coefficient of parentage, which is calculated using the database of cultivars lineage, or from genetic distance, which is calculated based on DNA polymorphism using the molecular markers. In this study, Euclidean distances and Nei's genetic distances among 22 barley cultivars were calculated using moleculer markers. The result of cluster analysis based on Eucedian distances was well explained by lineages of respective cultivars. A significant correlation (-0.526〜-0.650) between the coefficients of parentage and the Nei's genetic distances was found among 22 modern cultivars grown in Japan. Thus, the validity of the coefficients of parentage between two cultivars, which are calculated assuming that cultivars derived from the crossing have half of the genetic materials of each parent, was supported by the genetic distance estimated from DNA polymorphism. On the other hand, the alleles detected by the molecular markers in this study were supposed to be nearly equally distributed to the offspring in the breeding process.
Key words；Barley, Coefficients of parentage, Cultivar, Genetic distance, Molecular marker.
育種計画を策定する際に，交配親となる品種間の近縁係数や遺伝的距離を解析することは，育種目標の有用な農業形質，倒伏，病気や害虫への抵抗性に関与する遺伝子の由来や遺伝的多様性を把握する手がかりとなる．それらの情報は，最適な交配組み合わせを選定し，効率的かつ効果的に育種目標となる有用遺伝子の集積を行って新品種の育成を図るために有効である．オオムギでは，耐湿性 (浜地ら 1989)，側面裂皮粒 (金谷ら 1996) など重要な農業形質について，品種間差の評価と遺伝的背景の分析が行われている．
近縁係数は，品種の家系を基にして品種間の祖先品種の共通程度から算出する方法である．近縁係数の算出は，ビール大麦品種では家系図のデータベースが入力されている推論型コンピュータ言語のPrologを用いることにより，迅速かつ手軽にできるようになっている (水田ら 1996)．このプログラムを利用したデータベースは水稲においても構築され，水稲の良食味品種育成のための合理的な交配組み合わせの予測が可能であることが明らかにされている (大里・吉田 1996)．このプログラムによる近縁係数の算出方法は，両親の全遺伝物質を雑種が半分ずつ受け継ぐとして，コンピュータにより理論的に計算を行うものである．両親から遺伝物質の半分ずつを雑種が受け継ぐという仮定については，Martin (1982) が，ダイズにおいて，交配で1つの染色体上につき1回の組換えが起こると仮定した場合，雑種の88％は片親の遺伝物質の40〜60％を持ち，強度の選抜を行っても70％の遺伝物質を持つ系統を選抜する見込みはないことから，妥当であるとしている．一方，遺伝的距離は，分子マーカーにより品種間のDNA多型を検出し，遺伝的相似度を算出する．この遺伝的距離は，品種の家系図からみた祖先の共通程度との比較においてよく一致したという報告が，コムギ (Smaleら 2002) やライムギ (Vom Brockeら 2003) である．品種間のDNA多型の検出率は，オオムギにおいても品種の組み合わせにより差が認められ，外国品種と国内品種との間に比べて，遺伝的背景がより近縁な国内品種間の方が低いことを認めている (内村ら 2004)．しかし，実際に分子マーカーにより検出した品種間のDNA多型から算出した遺伝的距離と，推論型コンピュータ言語のPrologを用いたデータベースにより算出した近縁係数との関係をオオムギで明らかにした報告はみあたらない．これら2つの品種間の遺伝的関係の解析方法を比較することは，それぞれの解析によって得られる情報の特性が明らかになり，より簡易かつ高精度に品種の遺伝的背景の情報を得る解析方法が選択され，品種育成に役立てることができると考えられる．
そこで本報告では，まず外国品種を含む場合の品種間の相互関係をDNA多型のデータ (内村ら 2004) からユークリッド距離として推定し，それを用いたクラスター分析の結果を育成の系譜から検討した．次に交配記録の家系から統計的に算出される近縁係数が，分子マーカーにより検出されるDNA多型から算出した根井の遺伝的距離で説明できるか，できるとすればどの程度であるかを検討するため，これら2つの方法により品種間の遺伝的関係を推定した値の関係を調査した．
材料と方法
第1表に，供試した二条オオムギ，国内22品種，外国2品種の合計24品種とその交配親，品種登録年および育成地を示す．品種登録の無いものは，農林登録年 (農林水産省農作物命名登録品種一覧 2003) を示した．
まず，全品種についてDNA多型のデータを用いてクラスター分析を行い，品種間の遺伝的距離を視覚化して，育成経過からみて妥当であるか検討した．DNA多型のデータは，供試した24品種間について，第2表に示したCAPSマーカー，SSRマーカーおよびRAPDマーカーにより検出した43種類のDNA多型について以下のように数値化したもの (値は前報 (内村ら 2004) の第1表に示した) である．すなわち，RAPD解析では，PCR増幅産物の有無によるDNA多型であり，PCR増幅産物が有る品種を‘1’，無い品種を‘0’とした．SSR解析では，PCR増幅産物の長さの違いによるDNA多型であり，長い方の品種を‘1’，短い方の品種を‘2’とした．CAPS解析では，制限酵素による切断断片の長さの違いによるDNA多型が最高4種類検出されたので，それぞれに‘1’〜‘4’の数値を便宜的に割り当てた．これらの数字は，DNA多型によって品種を区別するためのもので，クラスター分析の際，例えば数字の‘1’と‘2’の品種間差と‘1’と‘4’の品種間差はいずれも‘2つの品種は区別できる’ということを表し，数字の大きさの違いによる評価の差はない．上記のように数値化した前報の第1表 (内村ら 2004) に示した24品種についてのDNA多型の全データを，そのまま青木によるプログラム（注：http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/Mokuji/index2.html） に入力し，正規化してユークリッド距離を求め，ward法によるクラスター分析行った．
遺伝的距離の算出は，以下の手順で行った．DNA多型のデータは，第2表に示したCAPSマーカー，SSRマーカーおよびRAPDマーカーで検出したものである．ただし，CAPSマーカーは，1種類のプライマーで増幅したごく狭いDNA領域を異なる制限酵素で処理することにより，最高で10のDNA多型のデータを得ている．このようなごく狭いDNA領域にDNA多型のデータが偏らないようにするため，1種類のプライマーにつき１つのDNA多型のデータを用いた．選んだのは，対立遺伝子数が2とみなせる単純なDNA多型を検出したプライマーと制限酵素の組み合わせによるDNA多型とした．解析に用いた24種類の分子マーカーの染色体上の分布状況については，既知の情報 (Blakeら 1996，Manoら 1999，Ramsayら 2000，Kaiら 2003) を基に第2表に示した．同一の分子マーカーで複数の染色体が記載されているものは，1つのプライマーで複数のPCR増幅産物が得られ，それぞれがDNA多型となるもので，それらが異なる染色体上の連鎖群に連鎖していたためである．供試した分子マーカーの全染色体上の分布状況は，第2表で染色体の位置情報がある17種類からみて，少なくとも7本の染色体のうち5本にそれぞれ1つ以上が座乗していると推定された．なお，第2表で座乗染色体の情報が無い5種類のプライマーは“−”とした．これらの対立遺伝子数が2とみなせる染色体上の広範囲に24種類の分子マーカーにより検出したPCR増幅産物によるDNA多型のデータから，各2品種間の遺伝的距離D (根井 2002) の算出を以下の式で行った．なお，算出に用いた品種 (集団) の遺伝子頻度の値として，DNA多型となるPCR増幅産物が有る場合を1，無い場合または対立遺伝子となる別のPCR増幅産物の場合は0の値をいれた．
D＝−ln［(廃1i×p2i)／√（廃1i2×廃2i2）］
p1i； 集団１（品種１）のi遺伝子座の遺伝子型の頻度
p2i； 集団２（品種２）のi遺伝子座の遺伝子型の頻度
この計算には，Felsensteinによるプログラム (注：PHYLIP http://evolution.gs.washington.edu/phylip.html )を用いて行った．
一方，近縁係数の算出は，経歴不詳の外国2品種を除いた国内二条オオムギ22品種について行った．自殖作物の2個体X，Y間の近縁係数，ｒXY，は2個体間の共通祖先をZし，n1，n2をX，YからそれぞれZへさかのぼる世代数とすると，
rXY = (1/2)n1+n2
で求められる（酒井 1957）．ここで狽ﾍ共通祖先へさかのぼる全経路の和を示す．
近縁係数の算出は，水田ら (1996) が作成した推論型コンピュータ言語のPrologを用いて行った．
交配記録による家系から算出した品種間の近縁係数と，分子マーカーにより検出したDNA多型から算出した根井の遺伝的距離Dとの相関係数を計算した．
結果と考察
１．オオムギ24品種におけるDNA多型を基にしたクラスター分析による品種の分類と系譜との関係
第1図に，供試した24品種間の遺伝的関係を把握するため，43種類の分子マーカーによるDNA多型から算出したユークリッド距離に基づくクラスター分析の結果と交配記録 (第1図) を示した．その結果，供試した24品種は距離200で，外国2品種と国内10，7および5品種群 (第１図のA，B，Cの品種群) の4つのクラスターに分類された (第1図)．Aクラスターの品種間では，第1表で示した交配親にあまぎ二条，きぬゆたか，九州二条11号 (ミハルゴールド) や関東二条25号など共通な品種が認められた．なお，ミカモゴールデンがAクラスターに分類されたのは，ミカモゴールデンのすべての祖先品種がスカイゴールデンの祖先品種と共通であるためと考えられた．Bクラスターは，品種間の共通な交配親および祖先品種にはるな二条，新田二条1号 (はるな二条の試験番号)，はるな二条の人為的突然変異系統のArt.Mut.M4-66，はるな二条と同じ交配親からの雑種である成系5などを交配親に持つグループで，はるな二条と遺伝的相似度が高い品種で構成されていると考えられた．はるな二条は，育成当時に麦芽エキス等の品質からみて世界最高水準の醸造適性を有すると評価され (増田ら 1993)，その後の多くの品種の交配親となっている．なお，交配親に新田二条1号をもつが，Aクラスターに分類されたミカモゴールデンとCクラスターに分類されたミサトゴールデンはそれぞれのクラスターの分類のところで考察した．Cクラスターは，ニューゴールデンやダイセンゴールドの交配親であるエビスとアサヒ19号の2品種と遺伝的相似度が高い品種で構成されていると考えられた．ミサトゴールデンの交配親の南系B4641，タカホゴールデンの交配親の栃系144，およびきぬか二条はいずれも祖先品種にエビスとアサヒ19号を持つ．なお，きぬか二条は，交配親がのちのニシノゴールドである吉系8とはるな二条を祖先品種に持つ83SBC27であるが，ニシノゴールドとはるな二条を含むBクラスターには分類されず，Cクラスターに分類された．この原因として，きぬか二条は，交配親である83SBC27の祖先で交配記録による家系上では他の品種とは類縁がない外国品種Claretの遺伝的背景を持っており，Claretの遺伝的相似度がAクラスターやBのクラスターよりCクラスターや外国2品種のクラスターの方で高かったためと推察した．一般的には分子マーカーで検出したDNA多型を基にしたクラスター分析による品種の分類結果は，品種の家系図からみた祖先の共通程度や二条オオムギ品種の育成の歴史 (増田ら 1993) からみておおむね妥当な結果であった．分子マーカーが，今後全染色体領域をカバーする十分な数が作成されれば，さらに信頼できる結果が得られると考えられる．
２．家系図から算出した近縁係数とDNAマーカーによる遺伝的距離との関係
推論型コンピュータ言語のPrologを用いて交配記録による家系図からの品種間の近縁係数の算出は国内22品種間で行い，国内品種と共通な祖先がないと考えられる外国2品種は除いた．これら22品種相互間の近縁係数と根井の遺伝的距離Ｄとの関係を第2図に示した．2品種の関係を近縁係数と遺伝的距離で比較すると大部分の組み合わせが第2図の2本の点線で挟んだ部分に分布し，全体では，r=−0.526の有意な相関が認められた (第2図)．なお，第2図中で，DNA多型の検出率からみて遺伝的相似度が高く遺伝的距離が近いのに交配記録による家系上では類縁関係があまり無い場合は，全体の傾向の左下に位置するはずである．逆に，DNA多型の検出率からみて遺伝的相似度が低く遺伝的距離が遠いのに家系上では互いに共通な交配親が多く使われていた場合には，図の右上に位置する．第2図では全体的に左下に分布する傾向が認められた．この原因としては，交配記録上に共通祖先のない品種間は，家系上類縁関係がないと近縁係数のプログラムでは計算する (水田ら 1996) が，遺伝的背景からみると同じオオムギ属として共通している遺伝子領域があるためと考えられる．なお，第2図のグラフで左下に特に離れて位置した×印は，スカイゴールデンとの組み合わせである．このことは，スカイゴールデンが，六条オオムギであるはがねむぎ由来の耐病性を導入した品種であり，第１図でみるかぎり他品種とそれほど遺伝的に離れていないが，近縁係数では，はがねむぎが他の二条オオムギ品種との類縁関係が交配記録による家系上では全く無いためである．遺伝的距離の値から推察すると，はがねむぎもここでの二条オオムギ品種と類縁関係があるのであろう．このようにスカイゴールデンは家系上の不備が想定されるのでスカイゴールデンとの組み合わせを除くと，遺伝的距離と近縁係数との間にはr=−0.600の相関関係となった．また，きぬか二条との組み合わせを図中で△印とした．この場合は，図の右上部に全体の傾向から離れて位置するものがいくつかみられ，きぬか二条の家系に何らかの不整合性のある可能性が示唆された．従って，スカイゴールデンときぬか二条を除いた国内20品種で相関係数を計算すると，遺伝的距離と近縁係数との間にはr=−0.650の関係が認められた．過去の不明，または不整合と考えられる品種の記録については，今後オオムギの遺伝的多型の解析が進むことで明らかにされると考えられる．以上の結果，二条オオムギ品種間の遺伝的関係を解析する2つの方法で，交配記録による家系図から統計的に算出した近縁係数と，分子マーカーにより検出したDNA多型を基に算出した遺伝的距離との間には，相関関係が認められた．
今回分子マーカーで検出したDNA多型が存在する染色体領域は，品種育成の過程の選抜や淘汰により偏ることなく，後代にほぼ均等に分離していったのであろう．この理由について以下のように考察した．真核生物においてはタンパク質をコードしない非発現DNA領域が，ヒトで98％など一般的に多く存在する (マセウスC.K.ら 2003)．そのため，今回のように任意に選定した分子マーカーにより検出したDNA多型の染色体領域が，育種で選抜対象となる重要な農業形質に関与する遺伝子と連鎖している可能性は極めて低く，品種の育成過程での選抜や淘汰による影響が無かったため，後代にほぼ均等に分離していったと考えられた．
近縁係数は，全遺伝物質が後代に半分ずつ遺伝するとして確立統計的に算出し，品種間の遺伝的関係を推定する方法であるが，今回分子マーカーによるDNA多型の検出率からある程度裏付けされたこと，コンピュータで手軽に迅速に算出できる利点があることから，常に新しい品種が加わっていく育種現場の状況に対応しやすく，地域に普及する多くの品種間の遺伝的多様性を維持するよう合理的な交配計画を立てる際，有効に利用できると考えられた．一方で，今後は遺伝解析が進み，有用遺伝子に連鎖して，その遺伝子の有無を判別できる分子マーカーが数多く作出されるであろう．現在，オオムギの側面裂皮粒や凸腹粒の発生 (Kaiら 2003) や醸造適性 (金谷 2002) に関与する遺伝子領域の解明が進み，これらの有用遺伝子を有する品種の選抜，育成に利用できる分子マーカーが開発されつつある．分子マーカーを利用した育種の利点は，環境に影響を受けやすい形質や，分析に多量の試料を要し多大な時間と労力がかかる形質の評価についても，それらに関与する遺伝子の有無を極少量のDNAから効率的かつ精度高く判別し，確実に育成品種の改良ができることである．このような有用遺伝子に連鎖する分子マーカーによる品種間のDNA多型の検出頻度は，選抜により有用な農業形質を発現する遺伝子型に著しく偏ることが予想される．そのような分子マーカーが多く開発されて品種の選抜に利用されるようになったとき，近縁係数とDNA多型を基にした遺伝的距離の相関関係はあまり高くならないことが予想される．そのときは，有用遺伝子に連鎖する分子マーカーで検出した遺伝子型の情報が，有用遺伝子の有無および品種間の遺伝的多様性を把握するためのより有効な情報となり，育種事業における効率的かつ効果的な交配計画と有望品種の選抜に利用できると考えられる．
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図表の説明（一部図表略）
第1表 供試した二条オオムギ品種とその品種登録年と育成地．
*：農林登録．農林水産省農作物命名登録品種一覧(2003)による．
ほうしゅんは，(吉系19 / 関東二条25号)F1にH.bulbosum を交配した半数体育
種法による育成品種．九州二条11号はのちのミハルゴールド，新田二条1号
はのちのはるな二条，Art.Mut.M4-66ははるな二条の人為的突然変異，栃系144
はのちのミサトゴールデン，吉系8はのちのニシノゴールド，西海皮38号は
のちのニシノチカラ，新田系25はのちのとね二条．
第2表 遺伝的距離の計算に用いた分子マーカーの座乗染色体．
-；不明．UKCropNet；http://ukcrop.net
第1図 分子マーカーによるDNA多型情報を基にして算出したオオムギ品種間
のクラスター分析結果．
注）クラスター分析は，分子マーカーで検出したDNA多型を数値化したも
の (内村ら 2004の第1表に示した値)を用いた．
第2図 オオムギ品種における家系から算出した近縁係数とDNA多型率から算
出した根井の遺伝的距離Ｄとの相関関係．
注）×はスカイゴールデンとの組み合わせ．△はきぬか二条との組み合わせ．
以下は本文に追加；
相関係数は，全体では -0.526， スカイゴールデンときぬか二条を除くと −0.650
対アサカゴールドに限ると -0.955 である．
以上