Research Project
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
本研究の目的は、既知の外生菌根菌多様性データから、これまで調査例がない地点の外生菌根菌の多様性をどの程度予測できるのかを評価することである。まず、データベース中の外生菌根菌多様性データと環境データ(気候、樹木形質、地理情報など)に対して、統計モデル(スパースモデリングなど)と機械学習(ランダムフォレスト)を用いることで、個別の外生菌根菌種の出現と多様性創出要因を推定する。次に、この推定結果と、これまで調査例のない地点での外生菌根菌群集データと環境データを比較することで、既知の多様性データから、未知の多様性をどの程度予測可能かを評価する。
当該年度は、私がこれまでに取得してきた外生菌根菌群集データを用いての群集・多様性解析結果の論文化と、これらのデータを基にした菌類の出現予測モデルの構築と予備解析、そして野外調査を進めた。まず、従来から用いたれていた調査地単位での群集解析手法を用いて、日本の森林における外生菌根菌群集構造の解析とその論文化を行なった。これらの結果から、外生菌根菌群集の空間パターンは、樹種ごとに異なる要因により駆動されていることが明らかになった。これらの結果をベースに、個別の種ごとの出現予測を行うため、スパース回帰、joint species distribution model、機械学習(ランダムフォレスト)を用いたモデルの構築を進めた。文献情報や情報学分野の研究者からのアドバイスを基に、解析用のRスクリプトの作成と改良を行なった。そして実際の群集データの一部を用いて予備解析を進めることで、パラメーターや計算時間の推定行った。モデルから得られた結果の拡張やモデルの外挿性の確認のため、野外調査による追加データの収集も行なった。前年度同様に新型コロナウイルスの感染拡大による緊急事態宣言の発出とそれに伴う所属・協力機関の活動方針により野外調査は制限されたものの、関西を中心にブナ科広葉樹林においてサンプリングを行なった。採集した樹木細根は、実験室に持ち帰り、実体顕微鏡下で菌根の選択と洗浄を行い菌根からDNAを抽出抽出した。MiSeqによるアンプリコンシーケンスとバイオインフォマティクス解析により、上記の外生菌根菌出現予測モデルの外挿データを得た。
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
All 2022 2021 2020
All Journal Article (10 results) (of which Peer Reviewed: 7 results, Open Access: 3 results) Presentation (8 results)
Journal of Biogeography
Volume: 48 Issue: 10 Pages: 2550-2561
10.1111/jbi.14220
Environmental Microbiology
Volume: 23 Issue: 8 Pages: 4797-4806
10.1111/1462-2920.15669
Environmental DNA
Volume: 3 Issue: 5 Pages: 930-939
10.1002/edn3.198
Freshwater Biology
Volume: ‐ Issue: 7 Pages: 1257-1266
10.1111/fwb.13714
Scientific Reports
Volume: 11 Issue: 1 Pages: 15763-15763
10.1038/s41598-021-95360-5
Fungal Ecology
Volume: 54 Pages: 101113-101113
10.1016/j.funeco.2021.101113
Mycologia
Volume: 114 Issue: 1 Pages: 35-45
10.1080/00275514.2021.1983352
Polar Science
Volume: 27 Pages: 100594-100594
10.1016/j.polar.2020.100594
Volume: 27 Pages: 100562-100562
10.1016/j.polar.2020.100562
FEMS Microbiology Ecology
Volume: 96 Issue: 7
10.1093/femsec/fiaa118
