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Ecological inference in the recent past based on kinship assignment

Research Project

Project/Area Number 23K05945
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 45040:Ecology and environment-related
Research InstitutionFisheries Research and Education Agency

Principal Investigator

秋田 鉄也  国立研究開発法人水産研究・教育機構, 水産資源研究所(横浜), 主任研究員 (60625507)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 印南 秀樹  総合研究大学院大学, 統合進化科学研究センター, 教授 (90444140)
Project Period (FY) 2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Keywords家系生態学 / 近親標識再捕法 / CKMR / IBDセグメント / 機械学習 / 近親判別 / 半いとこ関係 / 家系再構築 / 集団遺伝学 / 個体数推定 / 有効集団サイズ
Outline of Research at the Start

対象とする生物種について、どのような単位でまとまっているのかを知ることは、その生物の生き様に関する理解のみならず、個体数の維持や持続的な利用など、応用の面でも重要である。しかしながら、1単位のまとまり(=集団)の大きさを調べるのは非常に難しい。
近年、個体数が小さな集団ほど近親関係が見つかりやすいことを利用して、生物集団の個体数を調べる方法が出現した。しかしながら、水産資源種など個体数が大きな集団を対象とする場合は、近親関係が見つかりにくく現実的な手法ではなかった。
この問題点を克服するため、本課題では遠い近親関係やゲノムの類似性に着目して、個体数が大きな集団に適用できる理論を開発する。

Outline of Annual Research Achievements

生物種の集団構造や繁殖生態を解明する方法論を整備することは、基礎と応用の両面から重要である。研究代表者は、サンプルのゲノム情報から明らかになる近親関係に着目して、様々な理論開発および応用研究を進めてきた。しかしながら、近親関係の見つかりやすさは集団サイズに反比例するため、現実的なコストの元で近親関係を見つけて生態情報を抽出す るには、対象となる集団サイズは小規模なものに限定される、という制約があった。本研究では、“遠い近親関係”を対象にすることでこの制約を克服する。具体的には、近親判定の不確実性を考慮に入れたモデリング手法や、ゲノム構造の類似性に着目した高解像度な近親判定法を開発することで、発見確率の高い“遠い近親関係”を活用し、より広範な集団を対象とした生態情報の抽出を試みる。特に、近年の情報復元に特化することで、直近の個体数や繁殖成功度などを推定するゲノムモニタリング手法としての確立を目指す。
初年度である令和5年度は、「近親判定に伴う不確実性を包含した確率的な近親関係を用いた生態情報推定法の開発」に時間を費やした。特に、近親判別アルゴリズムごとに存在する偽陽性/偽陰性の制御が重要であること、生態情報の推定式の中に偽陽性率もしくは偽陰性率を組み込むことが可能であること、遠い近親関係の出現頻度は対象種の繁殖生態に強く依存すること、などを明らかにした。また、「ゲノム構造の類似性に着目した高解像度な近親判定法の開発」については、最新の文献に類似のアルゴリズムが利用されていることを発見し、その正しい理解と拡張可能性の検討に時間を費やした。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

当初想定した理論開発について、繁殖生態の複雑さが近親関係の出現頻度や家系構造に強く依存するため、明瞭な形式での理論化が阻まれており、その先にある生態情報の推定の進捗に影響している。

Strategy for Future Research Activity

最終的には、多回繁殖し長寿命な生態を念頭においた、複雑な繁殖生態を持つ集団に適用するのが目的である。しかしながら、複雑な繁殖生態の様式が明瞭な理論化を阻んでいることから、一旦理論の開発に費やす時間を減らす。その分のエフォートを、シミュレーションや機械学習法を中心とした方法論にシフトさせることで、近親判定に伴う不確実性を包含した確率的な近親関係を数値的に処理し、統計モデリングの枠組みで生態情報の抽出を目指す。

Report

(1 results)
  • 2023 Research-status Report
  • Research Products

    (5 results)

All 2024 2023

All Journal Article (2 results) (of which Peer Reviewed: 1 results,  Open Access: 1 results) Presentation (3 results) (of which Invited: 3 results)

  • [Journal Article] 家系生態学:半きょうだい関係に基づく親の個体数および生活史パラメータの推定2024

    • Author(s)
      秋田鉄也
    • Journal Title

      水産育種

      Volume: 53 Pages: 63-70

    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Journal Article] Detailed kinship estimation for detecting bias among breeding families in a reintroduced population of the endangered bagrid catfish Tachysurus ichikawai2024

    • Author(s)
      Hinano Mizuno, Kouji Nakayama, Tetsuya Akita, Yasuyuki Hashiguchi, Tomonori Osugi, Hirohiko Takeshima
    • Journal Title

      Population Ecology

      Volume: online Issue: 2 Pages: 109-124

    • DOI

      10.1002/1438-390x.12183

    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] 近親標識再捕(CKMR)法を用いた資源量推定2024

    • Author(s)
      秋田鉄也
    • Organizer
      水産海洋学会地域研究集会 第7回 海と漁業と生態系に関する研究集会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Invited
  • [Presentation] 家系生態学:血縁関係から近年の生態情報を抽出する理論とその応用2023

    • Author(s)
      秋田鉄也
    • Organizer
      生態研セミナー
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Invited
  • [Presentation] 野生水産生物の「現在の」個体数を遺伝情報から探る2023

    • Author(s)
      秋田鉄也
    • Organizer
      令和5年度秋季大会ミニシンポジウム「野生水産生物における集団ゲノミクス」
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Invited

URL: 

Published: 2023-04-13   Modified: 2024-12-25  

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