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本頁は農業情報研究6(1997):1−8に発表したものです.

水稲育種試験成績の簡易な管理方法とその解析

         今林惣一郎*・吉田智彦**

        *福岡県農業総合試験場,〒818筑紫野市吉木
        **九州大学農学部,〒812−81福岡市東区

  要旨
 福岡農試での水稲育種試験成績を簡単に管理するための,ワープロと表計算ソフトを利用したシステムを作った.食味の重回帰分析や組合せ能力の推定,現地試験の解析,主要形質の年次間や施肥量間相関の計算,近縁係数によるクラスター分析など,育種計画の策定に参考になる解析や計算が容易にできることが明らかになった.出穂期の影響を除いてもアミロースや窒素含有率が食味と関連していること,食味の組合せ能力に差があること,育種材料の遺伝的構成,系譜的関係による育成品種の分類が可能なことなどが示された.

  キーワード
    育種成績,組合せ能力,クラスター分析,水稲,成績書,食味

1.はじめに
 育種試験では多量のデータを扱うので,それを効率的に誤りなく処理し,管理し,かつ将来の育種戦略を立てるために過去の試験成績の解析をすることが必要である.既にコンピュー夕を利用した育種試験成績(櫛渕・大塚 1978,佐々木・吉田 1983)や交配両親名(田渕 1984,水田・吉田 1994)の管理,圃場データの計算から成績書作成までの一貫処理(吉田 1984,河田 1988),農水省での奨決試験成績の処理(藤巻 1981)がなされており,またそれらを利用した解析がなされている.育種における「勘と経験」をより科学的にするためには,さらにより多くの試験成績の解析例を積み上げることが必要と思われる.このためには,育種試験成績の管理が誰でも簡単にできることが望ましい.そこで本報告では,福岡県農業総合試験場で実施している水稲育種試験成績の処理や管理を簡単なシステムを利用して行い,それを用いて若干の解析を行った結果について報告する.

2.データ管理の方法
 とりあえず1989年以後の水稲育種試験成績の内の生産力検定試験,同予備試験,交配両親名データを対象とした.全体的システムにおけるデータ処理の流れを図1に示す.圃場で野帳にとったデータは表計算ソフト(ロータス1・2・3 Release 5J,ロータス社)に入力し,測定値の平均などの計算を行う.総てのデータ(試験番号,品種名,交配組合せ,反復値,反復の平均値など)を最終的にまとめるまで表計算ソフトを利用し,まとまったデータはテキストファイルとして出力し,それをワープロ(一太郎 Ver.6.3,ジャストシステム社)で読
【表計算ソフト】
   ┌―――――――――┐   必要に応じ
   | 各種の計算や作図――→ 他のソフト ←――――――――――
   |   †     |   利用の解析            |
   | 単年ごとの   |                    |
   | 成績データ   |  【ワープロ】            |
   |   †     | ┌―――――――┐          |
野帳 → 平均値などの計算――→ 成績書作成 |          |
   |   †     | |   †   | 【Prolog】 |
   | 供試系統名   ←―― 設計著作成 | ┌――――――┐ |
   | (次年度用)  | |   ↓   | | 交配両親 | |
   | −−−−−−− | | 新規交配  ――→ 名データ | |  
   |  その他    | |  両親名  | |  ↓   | |
   | 現地試験や   | └―――――――┘ | 家系分析 ―→|
   | 奨決,分場   |           └――――――┘ | 
   | のデータ    ――――――――――――――――――――→
   └―――――――――┘
  図1.データ処理の概要
み込んで成績書の形に整える.成績書では一部項目を省略,罫線挿入などして見やすい形式にするが,後の解析のためのデータファイルには必要項目がすべて含まれているほうがよく,このためデータ処理の最終段階まで表計算ソフトを使用するのが望ましい.選抜系統の決定後にワープロで,成績書用ファイルの必要事項を変更して翌年の設計書を作成し,翌年用のファイルは表計算ソフトに読み込んで次年に使用する.表計算ソフトでは年次,試験の種類別のファイルを作り,それら間でデータ構造の統一を計ることはしなかった.これは年次が変わると事項の変更は避けられないので統一が困難なためである.試験の種類間や年次間の解析のためには,異なるファイルから解析対象データを表計算の機能を利用して抽出し,それらを結合した.なお今回の解析では,育成開始当初のデータがワープロのみに入力されていたので,それを表計算ソフトに読み込んでから計算を行った.両親名管理のためには推論型言語のPrologを用い,それを利用した家系分析や,食味との関係については別に報告した(大里・吉田1996).
通番 年次と種類  場所  番号 反復 品種名  出穂 稈長 穂長 穂数 収量
 1 91生検早期 水稲育種 1 M ちくし1号 7.20 79 19.4 316  46.9
 2 91生検早期 水稲育種 1 a ちくし1号 7.20 78 19.6 297  46.9 
 3 91生検早期 水稲育種 1 b ちくし1号 7.20 80 19.1 334  46.8 
 4 91生検早期 水稲育種 2 M ちくし2号 7.19 72 17.6 312  45.8 
 5 91生検早期 水稲育種 2 a ちくし2弓 7.19 71 17.7 292  45.6 
 6 91生検早期 水稲育種 2 b ちくし2号 7.18 73 17.4 330  46.0 
 7 91生検早期 水稲育種 3 M 西南89号  7.10 69  16.0 291  32.6 
 8 91生検早期  水稲育種 3  a 西南89号  7.10 68  15,8 292  32.3 
 9 91生検早期  水稲育種 3 b 西南89号  7.10 70  16.1  290  32.8 
10 91生検早期  水稲育種 4 M コシヒカリ 7.22 82 20.6 310  48.0 
11 91生検早期  水稲育種 4 a コシヒカリ 7.22 81  20.6 316  48.7 
12 91生検早期  水稲育種  4 b コシヒカリ 7.22 82 20.5 303  47.2 
13 91生検早期  水稲育種 5 M キヌヒカリ 7.22 75  17.6 301  47.5 

図2.1991年生産力検定試験成績ファイルの一部
 図2に1991年での生産力検定試験(早期栽培)ファイルの内容の一部を示した.データファイルには反復成績を含むが,成績書では平均値のみの表示でよいであろう.後の便のため,通し番号,全データに試験年次と試験名を付けるほうがよい.

 これを利用して食味の重回帰分析,食味の組合せ能力の計算,現地試験結果の解析,主要形質の年次間相関や施肥量間の相関係数の計算を表計算ソフトを用いて行った.またMurphyら(1986)に従って育成品種間の近縁係数によるクラスター分析を行った.近縁係数は水田ら(1996)に示した方法で計算した.NEC社PC−98型パーソナルコンピュータを用いた.

3.データ解析例
1)食味の重回帰分析
 表1.食味(Y)を従属変数,アミロース含有率(]1),窒素含有率(]2),出穂期(]3)を独立変数とし
   た重回帰式
――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
  年次   回帰式                 重相関係数  自由度
――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
  1992  Y=−0.570]1*+0.472]2ns+0.0952]3*  0.597**  40
  1993  Y=−0.175]1*−2.38]2*−0.00825]3ns  0.575**  47
――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
   *;5%水準で有意,**;1%水準で有意,ns;有意でないことを示す.以下の表も同様.
1992,93年の生産力検定予備試験の供試品種で,食味(コシヒカリを基準とし,それよりやや良のものを+1,やや劣るものを−1とした)を従属変数,精米のアミロース含有率(%),窒素含有率(%),出穂期(6月30日からの日数)を独立変数とした重回帰式を表計算の関数を利用して求めた(表1).1992年はアミロース含有率と出穂期,1993年はアミロース含有率と窒素含有率の回帰係数が有意となった.食味とアミロース含有率間の相関係数は0.5〜0.6,食味と窒素含有率間は0.3〜0.4であった(表略).1992年の出穂期の回帰係数は正の有意な値で,アミロース含有率の影響を消去すると必ずしも早生品種が良食味とはならず,アミロース含有率や出穂期と食味の関係を,それら相互の影響を消去して考察する必要性を示唆した(大里ら 投稿中).
表2.食味の組合せ能力
――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
        キヌヒカリ コシヒカリ チヨニシキ ツクシホマレ ヒノヒカリ ミネアサヒ  初星 西海190号  平均 
――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
キヌヒカリ     −   −0.12  −0.96    −       −     −       −  −0.70  −0.39 
コシヒカリ     −     −    −     −0.92     −     −      −     −    −0.55 
ひのくにおとめ −0.07    −    −     −       −     −    −   −         −
ヒノヒカリ      −     −    −    −0.04     −    −0.35  −0.28  −0.41  −0.43 
ユメヒカリ      −     −    −    −0.83     −    −0.49   −  −0.75  −0.69 
愛知80号      −   −0.43   −     −     −0.29      −    −   −   −0.36 
黄金晴     −0.08   −0.97   −     −       −     −    −   −      −0.53 
月の光       −   −0.63  −0.66    −     −0.50      −    −   −      −0.60 
西海176号      −     −    −     −     −0.88   −0.80   −   −      −0.84 
中部56号    −0.44    −    −     −      −0.65  −0.42   −   −      −0.50 
中部68号      −   −0.47   −     −          −     −    −   −         −
朝の光       −    −0.31   −      −      −     −    −   −     −
日本晴       −     −    −      −      −    −0.43  −0.43 −0.91   −0.59
農林22号    一0.38    −    −      −      −     −    −   −     −
平均        −     −   −0.81   −0.60     −    −0.50  −0.35 −0.69   −
――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
2)食味の組合せ能力
1991〜94年の生産力検定予備試験の供試品種を,表計算のソート機能を利用して同一交配組合せ別に集め(最小2品種の平均で,年次の違いは無視した),その食味の平均値を特定組合せ能力として表2に示した.表2の平均の欄には交配の正逆をこみにして該当品種について平均した値を示し,完備した組合せからのものではないが,その品種の一般組合せ能力とした.特定組合せ能力では,’キヌヒカリ’×’ひのくにおとめ’が−0.07,’キヌヒカリ’×’コシヒカリ,が−0.12と高く,一般組合せ能力では,’初星’の−0.35,’愛知80号’の−0.36,’キヌヒカリ’の−0.39が高い値であった.

3)現地試験での食味
表3 現地試験での’夢つくし’の食味と他形質の相関係数
――――――――――――――――――――
項目        相関係数
――――――――――――――――――――
標高        −0.184ns
出穂期        0.088ns
収量        −0.135ns
穂数        −0.038ns
籾数       −0.160ns
アミロース含有率 −0.024ns
窒素含有率     −0.1701ns
千粒重      −0.024ns
炊飯の外観      0.517**
同味         0.857**
同粘り        0.795**
同硬さ        0.191ns
――――――――――――――――――――
3図.現地試験での’夢つくし’の食味と標高の関係 (ここ5KB)

 福岡県育成の新品種’夢つくし’の1994年,県内33ケ所での現地試験結果から,食味と他の形質との相関係数を表計算の関数を利用して計算した(表3).食味は試験場所の標高,出穂期,収量,穂数,籾数,アミロース含有率,窒素含有率,千粒重と有意な相関はなかった(炊飯の外観と窒素含有率は0.462の1%水準で有意な相関があった).炊飯の外観,味,粘りとは1%水準で有意な相関があったが,硬さとの相関は認められなかった.図3に栽培場所の標高と食味の関係を示した.両者に関係は認められなかった.

4)諸形質の年次間の相関
              表4.諸形質の年次間相関係数
――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
 年次   出穂期   稈長   穂長     穂数   収量    食味  自由度1)
――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
1991対92 0.949**  0.942**  0.860**  0.538ns   0.061ns 0.750*  7
1992対93 0.987**  0.943**  O.782*  0.824**  0.720*  0.908**  7(5) 
1993対94 0.977**  0.722*   0.727*  0.060ns   0.668*  0.790**  9(6)
1994対95 0.989**  0.865**  0.710*  0.257ns   O.800** 0.933**  8
 平均  0.978    0.868    0.770   0.420   0.562   0.845   7.8
――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
1)( )内は食味での自由度.
 表4に生産力検定試験供試品種(比較品種を含む)の数形質で,年次間の相関係数を計算した結果を示す.収量は1991対92年で低く,平均では穂数の相関が低かったが,他は比較的高い値であった.食味で0.750〜0.933の高い相関係数が得られたのは食味の劣る比較品種を含むためであり,良食味品種のみの比較では値は低下するであろう.

5)標準施肥対多肥間の相関
                 表5.標準施肥対多肥間の相関係数
――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
年次  出穂期    稈長    穂長     穂数   倒伏程度  収量   食味  自由度
――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
 1991 0.978**  0.972** 0.911** 0.316ns  O.902** 0.603*  0.323ns  1O
 1992 0.993**  0.989** 0.975** 0.624* 0.921** 0.951** 0.802** 13
 1993 0.994**  0.985** 0.902** 0.329ns  O.826** 0.782** −    17
 1994 0.998**  0.931** 0.987** 0.840**0.969** 0.912** 0.858** 11
 平均 0.991    0.969    0.944    0.676  0.905   0.812   0.661  12.8
――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
 表5に生産力検定試験供試品種(比較品種を含む)の数形質で,標準施肥対多肥間の相関係数を計算した結果を示す.1991年での食味や1991,93年の穂数での値が低く,相関は有意でなかったが,他は比較的高い有意な値であった.

6)近縁係数によるクラスター分析
       表6.‘ちくし1〜30号1)’相互間の近縁係数の品種別平均値
――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
ちくし番号  1    8    12   13   14  15    18   19  20
近縁係数  0.360 0.396 0.386 0.328 0.327 0.330 0.330 0.320 0.327
――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
ちくし番号  23  24    25   26   27  28    29   30号 総平均
近縁係数  0.281  0.432 0.294 0.295 0.380 0.403 0.264 0.265 0.357
――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
      1)交配親が同じものは省略した.
図4.育成品種問の近縁係数によるクラスター分析 (ここ8KB)

 福岡農試育成品種の’ちくし1〜30号’の内,交配両親が共通なものを除いた合計17品種相互間の近線係数を計算し,品種別に平均したものを表6に示す.総平均は0.357で,全体的に育成品種間の近縁度が進んでいた.図4に近縁係数に基いて最短距離法によるクラスター分析を行って得たデンドログラムを示す.距離0.77を基準とすると,これらの品種は2つの群と,その他に分類できた.第1は’コシヒカリ’や’キヌヒカリ’を系譜の主な構成要素とする’ちくし1,14,15号’の品種群,第2は’月の光’や’ヒノヒカリ’を主な交配親とする’ちくし8,12,24,27,28号’の品種群,およびその他の品種であった.第1群は従来の良食味で極早生の品種同士を交配親としたもの,第2群は良食味と愛知県育成品種の縞葉枯病抵抗性導入を目的とした交配から得られたもの,その他は多収品種,耐病性品種,極早生品種など多様な交配両親からなる種々の品種で,このように近縁係数をクラスター分析することで品種の特徴づけが可能であった.

4.考察
 育種試験におけるデータ処理の方法は,設計書作成,圃場データの計算,成績書作成までを計算機内で一貫処理するものから,単に成績書作成時のワープロ使用のみまで,試験地によって様々であると推察される.ワープロ利用のみではせいぜい翌年の設計書作成に役立つ程度で,データの効率的な処理や解析のためには不十分である.また複雑な一貫処理システムを作ると,データ処理が非常に効率的でも担当者以外にはわかりにくく,担当者が交代したときに困る事態が生じる(吉田 1987).一方ここでのデータ処理や管理は,Prologによる家系管理を除くと,一般に広く使われている表計算ソフトとワープロ利用であり,誰でも容易にできるものである.成績書作成から翌年の設計書作成までの一貫処理も可能で,しかもデータの有効な解析が可能であった.年次や試験の種類別に多数のファイルができるので,将来はそれらの検索用ファイルを作る必要があるであろう.

 ここでのデータを利用した若干の解析により,アミロース含有率や窒素含有率が食味と関連しており,その関係は出穂期の影響を除いてもあること,食味の組合せ能力に差があることなどが示された.また年次間や施肥量間の相関の値は,選抜を行う際どの形質にどの位の重みを置くべきかの指標になると考えられる.さらに育成品種間の近縁係数の値は,手持ちの育種材料における遺伝的な構成の概況を知らせる.そして近縁係数のクラスター分析によって,育成品種が分類でき,分類された各群で特徴的な系譜的関係が認められた.このことから,例えば,より良食味で高度の耐病性品種育成のためには,第1群と第2群の品種間の交配をすることが考えられる.

 以上のように,育種におけるデータ処理や管理を手軽で誰にでもできる簡単な方法で行った.手軽ではあるが,充分満足できるデータ処理の効率や数値解析の機能を有しており,これを利用した各種解析で今後の良食味水稲育種計画の策定に参考になる多くの重要な結果を得ることができ,本システムの有効であることが明らかになった.また,ここで紹介した方法は他の育種試験地,他の作物でも利用可能である.

5.引用文献
1)藤巻宏(1981)水稲育成系統の配布先試作試験のデータベース ―育種とコンピューター7―.農業技術 36:62−67.
2)河田尚之(1988)オオムギ品種育成データ処理プログラムの開発とその利用.九農研 50:43.
3)櫛渕欽也・大塚雍雄(1978)水稲新品種育成試験成績のデータ・ベース化とその利用例.育雑 28:378−385.
4)水田一枝・吉田智彦(1994)ビール大麦交配両親名データベースの構築と解析.農業情報研究 3:65−78.
5)−・佐々木昭博・−(1996)近縁係数のためのPrologによるコンピュータプログラムとそのビール大麦品種の
 近縁関係の解析への応用.農業情報研究 5:19−28.
6)Murphy,J.P.,T.S.Cox and D.M.Rodgers(1986)Cluster analysis or red winter wheat
  cultivars based upon coefficients of parentage.Crop Sci.26:672−676.
7)大里久美・吉田智彦(1996)イネ育成系統の近縁係数およびその食味との関係.育雑 46:295−301.
8)−・浜地勇次・川村富輝(投稿中)出穂期の影響を補正したアミロース含有率による水稲良食味系統の選抜効果.日作紀.
9)佐々木昭博・吉田智彦(1983)非醸造用大麦育種試験成績のデータベース化とその利用 ―育種とコンピュータ 23―.
 農業技術 38:203−207.
10)田渕尚一(1984)カンショ交配記録のデータベース化.育雑 34:109−114.
11)吉田智彦(1984)コンピュータを利用したカンショ育種試験成績のとりまとめ方法.育雑 34:373−378.
12)−(1987)TSS処理をバッチ処理に変える.農林水産研究計算センターニュース 39:132−134.
A Simple Data Management System of Rice Breeding Records

Souichirou lmabayashi* and Tomohiko Yoshida**
*Fukuoka Agric. Res. Cent., Chikushino, Fukuoka 818
**Faculty of Agriculture, Kyushu Univ., Fukuoka 812-81

Summary
Records of rice breeding for high palatablity in Fukuoka Agr.Res. Center were stored in a word processor and spreadsheet system, which could be used easily by plant breeders. Multiple regression of palatability, combining ability in palatability, correlation between palatability and other traits in regional trials, correlation of several agronomic traits among different years or fertilizing levels and coefficient of parentage among breeding lines were computed. Cluster analysis based on the coefficients of parentage was also performed. The results showed that many valuable suggestions to make the rice breeding more efficient were obtained by analyzing breeding records using this simple data management system.
Key Words : Breeding record, Cluster analysis, Coefficients of parentage, Combining ability, Palatability, Rice

以上