(57)【要約】【課題】本発明は、挿し木の発根率を予測する方法の提供を目的とする。【解決手段】本発明は、（Ａ）〜（Ｄ）を含む、被検植物体由来の挿し穂の発根率の予測方法を提供する：（Ａ）：被検植物と同種又は近縁種である少なくとも２つの基準植物から構成される基準植物群の挿し穂発根試験を行い発根率を算出すること；（Ｂ）：基準植物の遺伝的変異情報を得ること；（Ｃ）：挿し穂の発根率と遺伝的変異情報とを統計解析により整理し、発根率と遺伝的変異数との相関関係を得ること；及び（Ｄ）：（Ｃ）で得られた相関関係に基づき、被検植物由来の挿し穂の発根率の予測値を得ること。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
（Ａ）：採穂母樹の候補である被検植物の遺伝的変異情報を得ること；及び
（Ｂ）：被検植物の遺伝的変異情報から、被検植物の少なくとも２つの近縁植物にて遺伝的変異情報と、各近縁植物から調製された挿し穂を１か月間温室で載置したときの挿し穂発根率との相関関係を統計解析により整理して得られる解析モデル式に基づき、ゲノミックセレクションにより被検植物由来の挿し穂発根率予測値を得ること
を含む、
被検植物由来の挿し穂発根率を予測する方法。
【請求項２】
統計解析がｒｒＢＬＵＰ法による解析である請求項１に記載の方法。
【請求項３】
近縁植物が被検植物と同属の植物であって異なる品種又は系統の植物から選ばれる植物を含む請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
遺伝的変異情報が一塩基多型に関する情報である請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
一塩基多型の数が、５００以上である請求項４に記載の方法。
【請求項６】
一塩基多型の数が、１，０００〜４７，０００である請求項４に記載の方法。
【請求項７】
被検植物がユーカリ属植物である請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか１項に記載の方法により少なくとも２つの被検植物の挿し穂発根率予測値を得ること、発根率の予測値が高い被検植物を選抜することを含む、挿し穂用植物の選抜方法。
【請求項９】
請求項８に記載の選抜方法により選抜された植物から得られた挿し穂から苗を生産することを含む、苗の生産方法。
【請求項１０】
請求項１〜７のいずれか１項に記載の方法により少なくとも２つの被検植物の挿し穂発根率予測値を得ること、挿し穂発根率予測値が低い被検植物に発根促進処理を行い苗を生産すること、を含む、低発根能の挿し穂からの苗の生産方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、発根率の予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
林業、植林事業は、植栽から伐採、収穫するまでに大変長い年月を要するため、生長性、木材品質、病害虫耐性などに優れた植物種、系統、個体を選定し、植栽することは重要である。苗木の種類には、実生苗と呼ばれる種子由来の苗と挿し木により増殖させたクローン苗がある。生長性などの形質で優れた個体が存在する場合は、その優良な個体の遺伝形質をそのまま受け継ぐことができるクローン苗が商業的に生産性の向上が期待できるため多く利用されている。
【０００３】
挿し木の発根のし易さ（発根能力）は、一般的に、同一個体であれば採穂母樹および枝の齢（若さ）と密接な関係があり、齢が若いほど発根能力が高いことが知られている（例えば、非特許文献１）。また、穂木の採取位置により発根率が異なることが知られており、通常、生長した先端の枝を穂木として用いるより、親木の幹から発生した枝や剪定後に発生した枝（萌芽枝）を穂木とした方が発根率は高い（例えば、非特許文献２）。さらに、花芽の着生した枝を穂木とすると、発根率が著しく低下することが報告されている（例えば、非特許文献３）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】玉川  穎麿「接ぎ木・挿し木・取り木の実際」泰光堂、昭和６１年７月１日初版
【非特許文献２】川名  明、他１４名「造林学（三訂版）」朝倉書店、１９８６年４月２５日初版
【非特許文献３】藤澤  義武、植田  守「講座：林木育種の現場のＡＢＣ（３）クローン苗の養成技術―さし木―」森林遺伝育種  第２巻、６２〜６６ページ、２０１３年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
このように採穂の条件と挿し木の関連の可能性は示唆されているものの、個々の挿し木の発根適性を予測する方法は知られていなかった。すなわち、挿し木の発根特性は、挿し木の系統、発根環境等の条件に左右されるため、挿し木を試みるまでは、その個体が発根するかわからず、増殖可能かも不明であった。本発明は、挿し木の発根率を予測する方法の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、以下を提供する。
〔１〕（Ａ）：採穂母樹の候補である被検植物の遺伝的変異情報を得ること；及び
（Ｂ）：被検植物の遺伝的変異情報から、被検植物の少なくとも２つの近縁植物にて遺伝的変異情報と、各近縁植物から調製された挿し穂を１か月間温室で載置したときの挿し穂発根率との相関関係を統計解析により整理して得られる解析モデル式に基づき、被検植物由来の挿し穂発根率予測値を得ること
を含む、
被検植物由来の挿し穂発根率を予測する方法。
〔２〕統計解析がｒｒＢＬＵＰ法による解析である〔１〕に記載の方法。
〔３〕近縁植物が被検植物と同属の植物であって異なる品種又は系統の植物から選ばれる植物を含む〔１〕又は〔２〕に記載の方法。
〔４〕遺伝的変異情報が一塩基多型に関する情報である〔１〕〜〔３〕のいずれか１項に記載の方法。
〔５〕一塩基多型の数が、５００以上である〔４〕に記載の方法。
〔６〕一塩基多型の数が、１，０００〜４７，０００である〔４〕に記載の方法。
〔７〕被検植物がユーカリ属植物である〔１〕〜〔６〕のいずれか１項に記載の方法。
〔８〕〔１〕〜〔７〕のいずれか１項に記載の方法により少なくとも２つの被検植物の挿し穂発根率予測値を得ること、発根率の予測値が高い被検植物を選抜することを含む、挿し穂用植物の選抜方法。
〔９〕〔８〕に記載の選抜方法により選抜された植物から得られた挿し穂から苗を生産することを含む、苗の生産方法。
〔１０〕〔１〕〜〔７〕のいずれか１項に記載の方法により少なくとも２つの被検植物の挿し穂発根率予測値を得ること、挿し穂発根率予測値が低い被検植物に発根促進処理を行い苗を生産すること、を含む、低発根能の挿し穂からの苗の生産方法。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、遺伝子情報をもとに、挿し木の系統、発根環境、育苗環境等の条件に応じて、植物体の発根し易さを事前に正確に把握、予測することができる。そのため、植林事業に使用するような大量生産、増殖が必要となる品種、系統の発根能力を事前に把握することができるので、事前に発根能力がないものや低いものを除去でき、生産計画を立案しやすくなり、作業性の向上も期待できる。また、本発明により発根率が低いと予測された個体には、発根促進剤の適用、培養時の発根促進条件の調整等の処置などの適用を考慮することができる。また、通常新規の個体において発根せずに増殖できない場合、植物体の発根能力が乏しいのか、生産現場の環境や人的ミスによるものかの判断が難しいが、事前に発根能力がわかっていることで原因究明が容易となる。以上の理由により、苗生産全体の生産性向上に寄与できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、発根率予測の手順の概要を示すフローチャートである。
【図２】図２は、ＳＮＰ数５，０００の場合の発根率の予測結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本発明の挿し穂発根率の予測方法は、以下の（Ａ）及び（Ｂ）を含む：
（Ａ）：採穂母樹の候補である被検植物の遺伝的変異情報を得ること；及び
（Ｂ）：被検植物の遺伝的変異情報から、被検植物の少なくとも２つの近縁植物にて遺伝的変異情報と挿し穂発根率との相関関係を統計解析により整理して得られる解析モデル式に基づき、被検植物由来の挿し穂発根率予測値を得ること。
【００１０】
＜（Ａ）：採穂母樹の候補である被検植物の遺伝的変異情報を得ること＞
〔被検植物〕
被検植物は、採穂母樹の候補であり、挿し穂発根率予測値を得る対象の植物である。被検植物は挿し木に用いられる植物であれば木本植物及び草本植物のいずれでもよいが、挿し木の需要の観点から、木本植物が好ましい。木本植物としては、例えば、ユーカリ属（Ｅｕｃａｌｙｐｔｕｓ）植物（例、Ｅｕｃａｌｙｐｔｕｓ  ｕｒｏｇｒａｎｄｉｓ、Ｅｕｃａｌｙｐｔｕｓ  ｕｒｏｐｈｙｌｌａ、Ｅｕｃａｌｙｐｔｕｓ  ｐｅｌｌｉｔａ、Ｅｕｃａｌｙｐｔｕｓ  ｇｒａｎｄｉｓ、Ｅｕｃａｌｙｐｔｕｓ  ｂｒａｓｓｉａｎａ）、スギ属（Ｃｒｙｐｔｏｍｅｒｉａ）植物（例、スギ（Ｃｒｙｐｔｏｍｅｒｉａ  ｊａｐｏｎｉｃａ）など）、マツ属（Ｐｉｎｕｓ）植物、サクラ属（Ｐｒｕｎｕｓ）植物（例、サクラ（Ｐｒｕｎｕｓ  ｓｐｐ．）、ウメ（Ｐｒｕｎｕｓ  ｍｕｍｅ）、ユスラウメ（Ｐｒｕｎｕｓ  ｔｏｍｅｎｔｏｓａ）など）、マンゴー属（Ｍａｎｇｉｆｅｒａ）植物（例、マンゴー（Ｍａｎｇｉｆｅｒａ  ｉｎｄｉｃａ）など）、アカシア属（Ａｃａｃｉａ）植物、ヤマモモ属（Ｍｙｒｉｃａ）植物、クヌギ属（Ｑｕｅｒｃｕｓ）植物（例、クヌギ（Ｑｕｅｒｃｕｓ  ａｃｕｔｉｓｓｉｍａ）など）、ブドウ属（Ｖｉｔｉｓ）植物、リンゴ（Ｍａｌｕｓ）属植物、バラ属（Ｒｏｓａ）植物、ツバキ属（Ｃａｍｅｌｌｉａ）植物、ジャカランダ属（Ｊａｃａｒａｎｄａ）植物（例、ジャカランダ（Ｊａｃａｒａｎｄａ  ｍｉｍｏｓｉｆｏｌｉａ）など）、ワニナシ属（Ｐｅｒｓｅａ）植物（例、アボカド（Ｐｅｒｓｅａ  ａｍｅｒｉｃａｎａ）など）、ヒノキ属（Ｃｈａｍａｅｃｙｐａｒｉｓ）植物、カラマツ属（Ｌａｒｉｘ）植物、モミ属（Ａｂｉｅｓ）植物、コナラ属（Ｑｕｅｒｃｕｓ）植物、コウヨウザン属（Ｃｕｎｎｉｎｇｈａｍｉａ）植物（例、コウヨウザン（Ｃｕｎｎｉｎｇｈａｍｉａ  ｌａｎｃｅｏｌａｔａ）など）が挙げられ、これらのうち、ユーカリ属植物、スギ属植物、マツ属植物が好ましく、ユーカリ属植物がより好ましい。
【００１１】
〔遺伝的変異情報〕
遺伝的変異情報は、遺伝的変異に関する情報である。遺伝的変異は、通常、基準植物群を構成する基準植物の個体差を反映するＤＮＡ配列を意味し、例えば、一塩基多型（ＳＮＰ）、制限酵素断片長多型（ＲＦＬＰ）、反復配列（サテライトＤＮＡ、ミニサテライト、マイクロサテライト）、塩基の欠失・付加、アミノ酸の置換・挿入・欠失が挙げられ、一塩基多型が好ましい。基準植物間の遺伝的変異が既知であればそれを利用すればよいし、未知の場合には解析すればよい。遺伝的変異は、各基準植物の遺伝子解析を行って得られる。遺伝子解析方法は特に限定されず、例えば、ＤＮＡチップを利用する方法、次世代シーケンサーを利用する方法が挙げられる。基準植物がユーカリ属植物を含む場合、ＥＵＣｈｉｐ６０Ｋ（ＥＭＢＲＡＰＡ（ブラジル農牧公社）が開発）等のＳＮＰチップが用いられ得る。遺伝的変異における個体差は、発根との関連があることが知られているものでなくともよい。
遺伝的変異の数は、特に限定されない。遺伝的変異が一塩基多型の場合、一塩基多型の数は、予測精度の向上の観点から、５００以上であることが好ましく、１，０００〜４７，０００であることがより好ましく、５，０００〜１５，０００であることが更に好ましい。利用する遺伝的変異には、統計解析後に得られる遺伝的変異１つ当たりの発根率への影響（マーカー効果）が高いものが優先して含まれることが好ましい。遺伝的変異１つ当たりの発根率への影響は、被検植物の有するＳＮＰの情報と、被検植物について実際に測定した発根率とを統計解析することにより算出することができる。統計解析の方法の例については後述する。
被検植物の遺伝的変異情報としては、例えば、特定の遺伝的変異の有無、遺伝的変異の数が挙げられる。遺伝的変異情報は、数値化（スコア化）されていることが好ましい。
【００１２】
＜（Ｂ）：被検植物の遺伝的変異情報から、被検植物の少なくとも２つの近縁植物にて遺伝的変異情報と挿し穂発根率との相関関係を統計解析により整理して得られる解析モデル式に基づき、被検植物由来の挿し穂発根率予測値を得ること＞
〔近縁植物〕
近縁植物は、遺伝的変異情報と挿し穂発根率との相関関係整理のために用いられる。近縁植物は少なくとも２つ、好ましくは１０以上、１５以上、２０以上又は２５以上の植物群として用いられ、いわゆるトレーニング集団を構成する。近縁植物は、通常は被検植物と同種又は近縁種の植物から選ばれ、同属の植物が好ましく、同種の２以上の系統又は２以上の品種が好ましい。基準植物の数は、通常は少なくとも２つ、であるが、できるだけ多様な集団が好ましい。
【００１３】
〔挿し穂発根率〕
挿し穂発根率は、各近縁植物を採穂母樹として得られる挿し穂の発根率である。挿し穂発根率は、挿し穂発根試験により得ることができる。挿し穂発根試験は、近縁植物を採穂母樹として採穂された挿し穂を用いて行う。発根試験に供する挿し穂は、各採穂母樹から少なくとも１つ得ればよく、好ましくは２以上、より好ましくは１０以上、１５以上、２０以上又は２５以上である。
【００１４】
本発明では、ゲノミックセレクションを用い、ＤＮＡ配列の違いと性質の違いを関係づける数式モデルを作成し、そのモデルをもとにＤＮＡ配列から被検植物由来の挿し穂発根率予測値を得ることができる。ゲノミックセレクションはＤＮＡ配列の違いに基づき植物や動物の性質を予測して選抜する育種技術である。一方、ゲノムワイドアソシエーションスタディは植物のもつ性質とＤＮＡ配列の関係を統計的に解析し、性質の違いに関わる遺伝子の検出を試みる技術である。ゲノミックセレクションでは、植物のもつ性質の予測と選抜を目的とするのに対し、ゲノムワイドアソシエーションスタディでは、植物の性質に関わる遺伝子を明らかにすることが目的である。このうち、本発明では、ゲノミックセレクションを用いることが好ましい。発根特性には、通常、挿し木の品種、系統等の遺伝的形質のみならず、その後の発根環境等の様々な条件が大きく影響するものと予測される。そのため、一塩基多型、マイクロサテライト等の挿し木が有する遺伝子マーカーの中から発根特性に関与する遺伝子マーカーを具体的に特定することは困難である。本発明においてゲノミックセレクションを利用することにより、挿し木の系統、発根環境、育苗環境等の条件に応じたより適切な予測が可能である。
【００１５】
〔挿し穂発根試験の実施条件〕
挿し穂発根試験は、複数の被検植物において共通の条件で行えばよい。被検植物で行う予定の発根における条件と必ずしも一致させなくてもよいが、少なくとも一部の条件を一致させることが好ましく、すべての条件を一致させることが好ましい。これにより、予測精度を高めることができる。挿し穂発根試験は、発根を促進させる処理を省略して行うことが好ましいが、被検植物で行う予定の発根条件が発根を促進させる処理を含むならば、省略せず同様の処理を実施する方がより好ましい。発根を促進させる処理としては、例えば、発根促進剤の添加、発根前の低温下保存処理等が挙げられる。
【００１６】
挿し穂発根試験における実施条件は特に限定されず、通常の採穂処理、発根処理と同様に行うことができるが、以下各条件の目安について説明する。上述のとおり、被検植物で行う予定の発根における条件と必ずしも一致させなくてもよいが、少なくとも一部の条件を一致させることが好ましく、すべての条件を一致させることがより好ましい。
採穂母樹の選定及び穂木の調整条件としては、例えば以下の条件が挙げられる。いわゆる採穂母樹は、挿し木、接ぎ木等の無性生殖により繁殖した個体でもよいし、実生苗等の、種子から繁殖した個体でもよい。採穂母樹の樹齢も特に限定されないが、１０年以下が好ましく、３年以下がより好ましく、１年以下が更に好ましい。下限は特に限定されないが、通常は３か月以上である。採穂される挿し穂は、採穂母樹の植物体の少なくとも一部であればよく、例えば、緑枝、熟枝等の枝；頂芽、腋芽などの芽；葉、子葉；胚軸などが例示される。木本植物の挿し穂は、一般に、緑枝又は熟枝を少なくとも含むことが好ましい。草本植物の挿し穂は、一般に、葉又は芽を含むことが好ましい。一方で、挿し穂は、シュートを少なくとも含むことが好ましい。これにより、不定根形成が容易となり得る。シュートとは、発根能を有する組織を言い、例えば、枝、茎、萌芽、頂芽、腋芽、不定芽、葉、子葉、胚軸、不定胚、苗条原基、これらの具体例から誘導される多芽体（特開平８−２２８６２１号公報）が挙げられ、萌芽が好ましい。挿し穂（穂木）のサイズは、樹種に応じて決定すればよい。一例をあげると、４０ｃｍ以下が好ましく、３５ｃｍ以下がより好ましく、３０ｃｍ以下が更に好ましく、２５ｃｍ以下が更により好ましい。下限は特にないが、通常１ｃｍ以上又は２ｃｍ以上、好ましくは３ｃｍ以上、より好ましくは４ｃｍ以上、さらに好ましくは５ｃｍ以上である。
【００１７】
挿し穂発根試験には、通常は支持体、植物組織培養用培地が用いられる。支持体としては例えば、砂、土（例、赤玉土）等の自然土壌；もみ殻燻炭、ココナッツ繊維、バーミキュライト、パーライト、ピートモス、ガラスビーズ等の人工土壌；発泡フェノール樹脂、ロックウール等の多孔性成形品；固化剤（例、寒天又はゲランガム）：これらから選ばれる２種以上の組み合わせが挙げられる。植物組織培養用培地としては、例えば、ＭＳ培地、リンスマイヤースクーグ培地、ホワイト培地、ガンボーグのＢ−５培地、ニッチニッチ培地を挙げることができる。中でも、ＭＳ培地およびガンボーグのＢ−５培地が好ましい。これらの培地は、必要に応じて適宜希釈して用いることができる。培地は、液体培地、固体培地のいずれであってもよいが、液体培地の方が作業効率および移植時に根を傷つけることが少ない点で好ましい。液体培地は、培地組成を混合し調製してそのまま用い得る。また固体培地は、液体培地と同様に培地組成を混合し調製すると同時に、或いは調製後に、固化剤（例、寒天、ゲランガム）で固化させて使用し得る。固化剤の添加量は、固化剤の種類、培地の組成等の条件によって適宜設定できる。寒天の培地に対する添加量は、０．５〜１重量％が好ましい。ゲランガムの培地に対する添加量は、０．２〜０．３重量％が好ましい。培地及び支持体は、従来慣用の容器（例えば、コンテナ、セルトレー、育苗ポット、プランター、バットなど）に格納されてもよい。挿し付けの時期は、採穂と同時でもよいし、採穂後の適当な時期（例えば、採穂から６か月以内、５か月以内、４か月以内、３か月以内、又は２か月以内の時期）でもよい。
【００１８】
〔挿し穂の挿し付け〕
挿し穂の支持体への挿し付けは、支持体の種類、環境、挿し穂の種類等の条件により適宜選択すればよい。例えば、挿し穂の基部を含む一部（例えば基部から２ｃｍ〜５ｃｍ）を支持体に挿し付ける方法が挙げられる。挿し穂の基部とは、挿し穂の一端であって根が形成される領域（葉の形成される端部に対し反対側）を意味する。多芽体の基部は、多芽体を分割する際の切断面を有する領域である。挿し付ける際、挿し穂への物理的刺激を加えて（例、基部に傷をつける）もよい。基部につける傷のサイズ（例、大きさ、形状）は、特に限定されない。例えば、挿し穂である多芽体の基部（上述の切断面）に十字型の傷を付けることができる。傷を付ける際の器具としては例えば、ハサミ、ナイフが挙げられる。挿し穂の基部のうち支持体に挿し付ける部分の葉は、切除しておくことが好ましい。
【００１９】
挿し穂発根試験における灌水方法としては例えば、頭上灌水及び底面灌水のいずれでもよいが、底面灌水によることが好ましい。底面灌水の方法としては、例えば、挿し穂が挿し付けられた支持体を格納している培養容器（通水口を具備）を水に浸漬する方法が挙げられる。灌水量は、挿し穂が実質的に湿潤すればよく、特に限定されない。発根培養工程においては、吸水性部材を介して挿し穂に灌水する。すなわち、吸水性部材に給水し、水分が、培地と吸水性部材とが接する部分を介して挿し穂に供給される。吸水性部材への給水は、培地が湿潤するように行うこと、及び／又は、吸水性部材が均一に吸水する状態となるように行うことが、好ましい。これにより、培地の水分環境を適度、一定且つ均一に保持することができる。灌水作業は、手灌水および自動灌水装置のいずれで行ってもよい。  
【００２０】
前述以外の発根のための条件（例、温度、光、炭酸ガス濃度、湿度）は、挿し穂の植物種、部位、サイズ、添加剤の種類などにより適宜決定することができ、一概に規定することは難しい。温度は、例えば、２３〜３４℃、２３〜２８℃、又は２７〜３４℃であることがより好ましい。挿し穂に照射する光は、自然光でもよいし、光強度が人為的に調整された光でもよい。人為的に調整する方法としては、例えば、光強度の調整、波長成分の調整、遮光が挙げられる。光強度（光合成有効光量子束密度）は、１０μｍｏｌ／ｍ2／ｓ〜１０００μｍｏｌ／ｍ2／ｓが好ましく、５０μｍｏｌ／ｍ2／ｓ〜５００μｍｏｌ／ｍ2／ｓがより好ましい。照射する光は、６５０ｎｍ〜６７０ｎｍの波長成分と４５０ｎｍ〜４７０ｎｍの波長成分とを含む光が好ましく、両者の割合は、好ましくは９：１〜７：３、より好ましくは９：１〜８：２である。遮光を行うことが好ましい。遮光率は、３０％以上が好ましく、４０、５０、６０、７０又は８０％以上がより好ましい。  
【００２１】
発根の際の炭酸ガス濃度は、通常は３００〜２０００ｐｐｍ、好ましくは８００〜１５００ｐｐｍである。炭酸ガス濃度は、二酸化炭素透過性の膜を備えた培養容器を用いることにより、膜内の二酸化炭素濃度を上記範囲に調節する（例えば、人工気象器などの設備内に載置）ことが挙げられる。  
【００２２】
湿度は通常５０％以上であり、８０％以上が好ましく、８５％以上がより好ましい。これにより、植物からの発根を促進できる。上限は特に制限はない。培養容器はビニールハウス内に設置することが好ましい。これにより湿度、温度等の条件の制御が容易となり得る。
【００２３】
挿し穂発根試験の期間は、植物種によっても異なるが、少なくとも発根が観察されるまで続ければよい。通常は２週間以上、好ましくは４週間以上である。上限は特にないが、通常は１０ヶ月以下、好ましくは８ヶ月以下である。
【００２４】
〔遺伝的変異情報〕
遺伝的変異情報は、被検植物の遺伝的変異情報と同種であればよい。
【００２５】
〔相関関係の整理（統計解析）・解析モデル式〕
統計解析の方法としては、例えば、ｒｒＢＬＵＰ法（Ｒｉｄｇｅ−Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  Ｂｅｓｔ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｕｎｂｉａｓｅｄ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）、ＧＢＬＵＰ法（Ｇｅｎｏｍｉｃ  Ｂｅｓｔ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｕｎｂｉａｓｅｄ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）、ＧＡＵＳＳ法（Ｇａｕｓｓｉａｎ  ｋｅｒｎｅｌ  ｒｅｇｒｅｓｓｈｉｏｎ）、Ｒａｎｄｏｍ  Ｆｏｒｅｓｔ法、ＲＫＨＳ法（Ｒｅｐｒｏｄｕｃｉｎｇ  Ｋｅｒｎｅｌ  Ｈｉｌｂｅｒｔ  Ｓｐａｃｅ）、Ｒｉｄｇｅ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ法、Ｌａｓｓｏ法、Ｅｌａｓｔｉｃ  Ｎｅｔ法、Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ｒｉｄｇｅ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ法、Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ｌａｓｓｏ法、ＢａｙｅｓＡ法、ＢａｙｅｓＢ法、ＢａｙｅｓＣ法等が挙げられ、ｒｒＢＬＵＰ法がより好ましい。プログラミング言語は、Ｒ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｒｕｂｙ、Ｐｅｒｌ、Ｊｕｌｉａ、ＳＡＳ、ＳＰＳＳ等の統計解析に用いられる言語であればよく、Ｒを用いることが好ましい。プログラミング言語Ｒを用いたｒｒＢＬＵＰ法による解析は、既存のパッケージと呼ばれるすでに作成されたスクリプトを用いて行えばよい。ｒｒＢＬＵＰ法による統計解析を行うことで、遺伝的変異情報の代入により単一形質である発根率の推定値を算出できる解析モデル式（予測式）を得ることができる。解析モデル作成方法の例を以下に示す。近縁植物のトレーニング集団（例えば、１００サンプルのうち、９９サンプル）の発根率のデータとＳＮＰデータをもとに、発根率とＳＮＰデータを代入し、ｒｒＢＬＵＰパッケージのコマンド（ｍｉｘｓｏｌｖｅ）を実行し、混合モデルを解くことで、固定効果の推定量である最良線形不偏推定量（Ｂｅｓｔ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｕｎｂｉａｓｅｄ  Ｅｓｔｉｍａｔｏｒ；ＢＬＵＥ）と、変量効果の予測値である最良線形不偏予測値（Ｂｅｓｔ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｕｎｂｉａｓｅｄ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ；ＢＬＵＰ）を得て、予測モデルを作成する。解析モデル式としては、後段の実施例１における式（１）が挙げられる。モデル式による予測精度の確認を行ってもよい。確認は、Ｌｅａｖｅ  ｏｎｅ  ｏｕｔ法、Ｋ−ｆｏｌｄ  ｃｒｏｓｓ−ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ法等の方法によって行えばよい。
【００２６】
〔被検植物の挿し穂発根率予測値の算出〕
被検植物の挿し穂発根率予測値は、解析モデル式に、被検植物の遺伝的変異情報を適用することで、得ることができる。
【００２７】
＜挿し穂発根率予測値の応用＞
被検植物について挿し穂発根率予測値を得ることにより、発根率の予測値が高い被検植物を選抜し、優先的に挿し穂として苗生産に利用することができる。また、発根率予測値が低い被検植物について、挿し穂として用いる必要が生じた場合には発根促進処理を適用することができる。発根促進処理としては例えば、添加剤の使用が挙げられる。発根促進剤としては、添加剤は挿し穂の発根の際に用いられる添加剤であればよく、例えば、肥料（例、無機成分、銀イオン、抗酸化剤、炭素源、ビタミン類、アミノ酸類、植物ホルモン類）、上記以外の発根促進剤（例、国際公開第２０１１／１３６２８５号、特開２０１２−２３２９０７号公報、特開２０１３−９５６６４号公報等の文献に記載の剤）等が挙げられる。各成分の形態は特に限定されず、固形物（例、粉剤、粒剤）、又は液体（例、液肥）のいずれでもよい。また、添加剤を構成する成分は支持体に混合、吸収又は散布されてもよく、挿し穂の少なくとも一部に直接散布、塗布又は噴霧されてもよい。  
【００２８】
添加剤は、それぞれを混合して又は少なくとも一部を別個に、支持体に含ませてもよいし、植物組織培養用の公知の培地又は水性溶媒（例、水）に添加して支持体に含ませてもよいし、挿し穂（好ましくは基部）に直接適用してもよい。
【実施例】
【００２９】
以下、実施例により本発明を説明するが、本発明は実施例に拘束されるものではない。
【００３０】
＜実施例１＞  各植林木の発根率を予測するための予測式の作成と精度検証
実施例１の手順の概要を図１に示す。
（１）形質データ（発根率）の取得
３．５年生のユーカリ植林木（１００系統：いずれも実生苗由来、Ｅｕｃａｌｙｐｔｕｓ  ｕｒｏｐｈｙｌｌａ、Ｅｕｃａｌｙｐｔｕｓ  ｕｒｏｇｒａｎｄｉｓ、Ｅｕｃａｌｙｐｔｕｓ  ｇｒａｎｄｉｓ、Ｅｕｃａｌｙｐｔｕｓ  ｐｅｌｌｉｔａ、Ｅｕｃａｌｙｐｔｕｓ  ｂｒａｓｓｉａｎａの純系品種もしくは交配品種）について、伐倒を行い、２〜３か月後に切り株より得られた萌芽枝を採取した。萌芽枝を５〜２０ｃｍの挿し穂に調整し、もみ殻燻炭、ココナッツカバー、及びバーミキュライトで構成された挿し床に挿しつけた。７月より約１か月間温室（２７〜３４℃、湿度５０〜１００％、遮光率８０％、灌水方法：ミスト散水）にて管理した後、挿しつけた供試数と発根した本数から発根率を算出した（表１）。
【００３１】
【表１】
2020119058.tif 000002
【００３２】
（２）遺伝子多型データの取得
挿し穂の由来としたユーカリ１００系統の葉から分析サンプルを採取した。Ｓｉｌｖａ  ｅｔ  ａｌ．Ｎｅｗ  Ｐｈｙｔｏｌｏｇｉｓｔ（２０１５）２０６：１５２７−１５４０に記載の方法により採取したサンプルよりＤＮＡを抽出し、ＳＮＰチップＥＵＣｈｉｐ６０Ｋを利用してＳＮＰデータ（一塩基多型データ）を取得し、コールレート９０％以上で多型の確認された３７，７３５個のＳＮＰデータを抽出した。
【００３３】
（３）統計解析
統計解析に先立ち、ＳＮＰデータの前処理を行った。前処理においては、ＳＮＰデータの数値化（例、Ｔ：Ｔ＝＋１、Ｔ：Ａ＝０、Ａ：Ａ＝−１）、及び、欠損データの補填を行った。欠損データの補填は、欠損している部分の全体の平均値を算出し、代入することで補填した。前処理を経たＳＮＰデータと、１００個体の発根率データをもとに、統計解析ソフトＲ（「Ｔｈｅ  Ｒ  Ｐｒｏｊｅｃｔ  ｆｏｒ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ」ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｒ−ｐｒｏｊｅｃｔ．ｏｒｇ／）を利用し、ｒｒＢＬＵＰパッケージを用いて、１ＳＮＰ当たりの発根率への影響（マーカー効果）を明らかにした。ｒｒＢＬＵＰ法によるＳＮＰ解析モデル式を式（１）に示す。
【００３４】
【数１】
2020119058.tif 000003
【００３５】
ＳＮＰ情報についてマーカー効果の高い順に並べ替えを行い、マーカー効果が高い順から５０、１００、５００、１，０００、５，０００、１０，０００、１５，０００、４７，０００個のＳＮＰを利用し、Ｌｅａｖｅ  ｏｎｅ  ｏｕｔ法による各予測式の予測精度の確認を行った。その結果、１００〜１５，０００でＲ＝０．９以上の精度となった（表２、３）。
【００３６】
【表２】
2020119058.tif 000004
【００３７】
【表３】
2020119058.tif 000005
【００３８】
次に、予測式作成時に使用していないＳＮＰ実測結果のある新たなサンプル（９サンプル、表４）を用いて、各予測式の予測精度の確認を行った。その結果、ＳＮＰ数が１，０００以上で利用可能であり、特に５，０００〜１５，０００でＲ＝０．５以上となり予測精度が高いことがわかった（表５、図２）。
【００３９】
【表４】
2020119058.tif 000006
【００４０】
【表５】
2020119058.tif 000007
【図１】
2020119058.tif 000008
【図２】
2020119058.tif 000009