小葉の画像解析によるシロクローバエコタイプの新分類

• 担当機関: 東北農業試験場
• 研究期間: 1997～1997
• 研究担当者: 松村哲夫; 樋口誠一郎; 米丸淳一
• 発行年度: 1998
• 要約: シロクローバの小葉に画像解析を適用することによって、エコタイプ（生態型）を分類することができる。画像解析から得られた４つの葉形特徴量が、新しい分類指標として使用可能であり、それらの主成分分析の結果、エコタイプを葉形のタイプによって３つに分類できる。
• 背景・ねらい: 東北地域の野草地、人工草地、シバ草地および公園緑地などに存在するエコタイプ（生態型）は、東北地域の環境に適応したシロクローバを育種する上で、重要な遺伝資源である。遺伝資源として利用するためには、エコタイプを分類し目的別に使い分ける必要があるが、植物体の従来の調査形質以外に新たな分類指標を利用することで、より精細な分類が可能になる。そこで、シロクローバの小葉に画像解析を適用し、得られた特徴量から新しい指標を開発し、育種の初期選抜に利用する。

成果の内容・特徴

1. シロクローバの中央小葉をCCDカメラより、デジタル画像化し、光磁気ディスクに保存し輪郭　を抽出した後、輪郭上の葉柄基部点と小葉先端点を選択した上で一連のプログラムを実行し、　８種の葉形特徴量を算出する（図１）。
   
2. 葉形特徴量は、①「葉面積」、②「周囲長」、③「円形度」、④「葉長（葉柄基部点から中肋先　端点までの長さ）／葉幅比（最大葉幅長）」、⑤「小葉全体の面積に占める中肋先端点より先にある面積の割合」、⑥「葉柄基部点、中肋先端点、最大葉幅部によって形成される四角形に対　する小葉の当てはまり具合」、⑦「小葉の左右の対称性（左右の面積比）」および⑧「中肋上に　おける葉柄基部点からの小葉の重心の位置」の８種であるが（図１）、葉面積により基準化しているため、解析のために得られる特徴量は葉面積を除いた７種である。
   
3. ７種の葉形特徴量について、エコタイプと反復を要因とした二元配置の分散分析を行った結果（表１）、④⑤⑥および⑧の４種の特徴量においてエコタイプ間で有意な差がみられ、エコタイプを識別する分類指標として使用できる。
   
4. ４特徴量の主成分分析の結果、第１主成分の寄与率は54.9％、第２主成分の寄与率は28.6％となる。また第１主成分は、特徴量⑥によって主に説明され（固有ベクトル＝0.61）、第２主成分は、特徴量⑤によってそれぞれ説明される（固有ベクトル＝0.80）。
   
5. 第１主成分および第２主成分スコアの散布図から、採取された東北地域のシロクローバエコタイプが３つに分類できる（図２）。
   

成果の活用面・留意点

1. 本方法において、品種およびエコタイプを新たに分類できる。
   
2. 十分に展開したシロクローバの小葉を材料として使用するため、匍匐茎の先端から３節目　　以降の小葉を採取する必要がある。
   

• カテゴリ: 育種 遺伝資源 品種