| Project/Area Number |
20J00383
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Review Section |
Basic Section 45040:Ecology and environment-related
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| Research Institution | Kagawa University |
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Principal Investigator |
松村 健太郎 香川大学, 農学研究科, 特別研究員(PD)
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| Project Period (FY) |
2020-04-24 – 2023-03-31
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| Project Status |
Declined (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 雌の多雄交尾 / コクヌストモドキ / bet-hedging仮説 / 幾何平均 |
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| Outline of Research at the Start |
多くの動物において、メスが複数のオスと交尾をする現象（多オス交尾）が確認されているが、多オス交尾がなぜ行われるのかという謎は現代まで未解明のままとなっている。本研究では、多オス交尾の進化に対する仮説の一つである「bet-hedging仮説」の検証を行う。この仮説は、集団内に不妊のオスが一定数含まれており、さらにメスが不妊オスの認識が出来ない場合では、多オス交尾を行うメスの方が繁殖失敗を回避することが可能であるとする仮説である。本研究では、モデル生物としてコクヌストモドキを用いて、不妊オスの存在が、メスの交尾回数や繁殖失敗に及ぼす影響について調査を行う。
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| Outline of Annual Research Achievements |
雌が複数の雄と交尾する現象（多雄交尾）は、幅広い動物分類群において観察されており、多雄交尾の進化の説明は、これまでに多くの進化生態学者達を悩ませ続けた。雌の多雄交尾の進化を説明する仮説の一つに「bet-hedging説」がある。雌が雄の質を正確に認識出来ない場合、一雄交尾雌はハズレ雄（例えば、不妊雄）との交尾によって適応度がゼロとなってしまうリスクがある。雌は多雄交尾することで、ハズレ雄と交尾したとしても交尾相手の中に健全雄が含まれていることで適応度がゼロとなるリスクが低くなるだろう。このようにbet-hedging説では、雌の多雄交尾は適応度がゼロとなるリスクを回避するように機能すると主張されている。近年、この仮説は注目を集めつつあるが、実証研究は数少ない。
そこで本研究では、雌が多雄交尾を行うコクヌストモドキTribolium castaneumを用いて、不妊雄が集団内に含まれている時の一雄交尾雌と多雄交尾雌の卵の孵化率を調査した。不妊雄が20％含まれている雄集団の中から無作為に取り出し、一雄交尾雌は1個体の雄と、多雄交尾雌は5個体の雄とそれぞれ自由に交尾させた。交尾を終えた雌は自由に産卵させて、卵が孵化するのかどうかを記録した。その結果、多雄交尾雌の孵化率は一雄交尾雌よりも有意に高いことが明らかになった。さらに、本実験で得られたデータを用いて、複数世代を通した幾何平均適応度をシミュレーションして算出し、処理区間で比較したところ、多雄交尾雌の方が一雄交尾雌よりも幾何平均適応度が有意に高いことが明らかになった。これらの結果は、雌の多雄交尾はハズレ雄が集団内に存在する時に絶滅を回避する保険となることを示唆しており、bet-hedging説が雌の多雄交尾の進化を説明する有力な仮説であることを示している。
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| Research Progress Status |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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Report
(2 results)
Research Products
(27 results)
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[Journal Article] Deep learning-assisted comparative analysis of animal trajectories with DeepHL2020
Author(s)
Takuya Maekawa, Kazuya Ohara, Yizhe Zhang, Matasaburo Fukutomi, Sakiko Matsumoto, Kentarou Matsumura, Hisashi Shidara, Shuhei J. Yamazaki, Ryusuke Fujisawa, Kaoru Ide, Naohisa Nagaya, Koji Yamazaki, Shinsuke Koike, Takahisa Miyatake, Koutarou D. Kimura, Hiroto Ogawa, Susumu Takahashi, and Ken Yoda
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Journal Title
Nature Communications
Volume: 11
Issue: 1
Pages: 5316-5316
DOI
Related Report
Peer Reviewed / Open Access
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