農業環境技術研究所

最終更新日: 2013年12月27日

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1月の公開セミナー

農業環境技術研究所
セミナー開催記録

1月22日(水曜日) 第541回気象談話会

1月30日(木曜日) 統計GISセミナー

第541回気象談話会

日時: 平成26年1月22日(水曜日)
15:00~
場所: 農環研本館4F、453会議室
※いつもと開始時刻と部屋が異なります
今回は外部の方による特別企画で、日本語での発表となります

テーマ 講演者 連絡先
Modeling of field transcriptomes: from prediction toward designing Dr. Atsushi J. Nagano
(Center for Ecological Research, Kyoto University)
桑形
電話 838-8202
要旨

Recent advances in plant molecular biology have revealed large effects of the circadian clock, organism age, and environmental stimuli on transcriptomes under simple, controlled laboratory conditions. However, the factors that control transcriptomes under natural conditions are largely unknown. We have developed statistical models using extensive field transcriptome data and the corresponding meteorological data (Nagano et al., (2012) Cell. 151 (6), 1358-1369.). We named this approach as “field transcriptomics”. We showed that the transcriptome dynamics of rice leaves in a paddy field were mainly governed by ambient temperature and endogenous diurnal rhythms, as well as by plant age and solar radiation. We also found diurnal gates for environmental stimuli, detected associations between the thresholds for plant response to solar radiation and signal-to-noise ratios for day-length change, and predicted transcriptomes under given environmental conditions. Our models comprehensively describe transcriptome dynamics under complex field conditions and will help researchers to translate the vast molecular knowledge amassed in laboratories into solutions to problems in agricultural and natural environments. As a next step, we are trying to combine quantitative genetics and field transcriptomics to elucidate genetic factors controlling the parameters in the model. For this project, we established a highly-parallelized cost-effective RNA-Seq system and a novel algorithm to analyze relations among genomic polymolphisms, transcriptome dynamics and high-density meteorological time-series. After the modeling, we will be able to simulate transcriptome dynamics in any genotypes, locations and times. In addition of the prediction, we will be able to design a genome having desired transcriptome dynamics.

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統計GISセミナー

日時: 平成26年1月30日(木曜日)
13:30~ 15:30頃まで
場所: 547会議室

テーマ 講演者 連絡先
多重比較法(1)
レベル:初級~中級
三輪哲久 氏 大東
電話 838-8224
要旨

前回までに,実験を行う前の「実験計画法」と,実験を行った後のデータ解析手法である「分散分析法」について説明しました。

分散分析のF検定では,処理の間に何らかの違いが有るということが分かるだけであり,実験データの解釈としては不十分です。そこで,得られた実験データに対して,いろいろな検定を適用することがよくあります。このとき,検定を複数回行なう場合には,多重比較法 (multiple comparison procedures) を使うべきであると(論文のレフリーなどから)よく指摘されます。また,統計パッケージも多くの多重比較手法を提供しています。たとえば,SASではBonferroni, Duncan, Dunnett, LSD, REGW, Tukey, ...などのオプションが提供されています。

今回のセミナーでは,多重比較手法について,基礎的な考え方から説明するとともに,いくつかの実例について解析法を示します。

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