2018 Fiscal Year Annual Research Report
A study of the mortality process in the planktonic larval stage of marine benthos and its effect on their population dynamics
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16K18736
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
入江 貴博 東京大学, 大気海洋研究所, 助教 (30549332)
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2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | ベリジャー幼生 / ベントス / 温度 / 動的エネルギー収支 / 中立遺伝情報 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、水産ベントスの個体群への加入量を予測するための手法を確立することである。そのための手段として、浮遊幼生期の分散パターンと減耗を定量的に記述し、また予測するための数理モデルの構築を目指している。本課題は、生物を対象として実証データを収集する段階、定量的なモデルを構築する段階、定量モデルに実証データを組み込むことでパラメータの推定を行う段階から構成されているが、３年間を通してエフォートの大部分を実証データの取得に割り振ることとなった。結果として後半の作業は先送りとなったが、全体としては今後の研究につなぐことのできる成果を得ることができた。本年度も昨年度と同様に、幼生の飼育実験を行うことで、浮遊幼生期に経験された環境情報を記録した幼生殻を取得して、これを生物地球化学による手法で分析するための一連の作業に時間をかけた。また、野外で浮遊期を経験した個体の幼生殻とDNAを収集するために、黒潮流域の複数の産地に赴き、サンプリングを行った。次世代シーケンシング技術を利用して得た対象種の全ゲノム情報を解析する過程で、副産物として同種のミトコンドリアDNAの全情報が得られたため、これを論文として報告する準備を進めた。さらに、核ゲノム上に散在する一塩基多型の情報を複数の個体群に関して得ることができたため、多型の発生パターンを統計的に解析する作業を進めた。モデリングに関する作業では、野外で無作為にサンプリングされた個体の中立遺伝情報から判明した個体間の近親関係から、その年の加入個体数を推定するための統計学的アルゴリズムの改訂を進めた。特に、粒子フィルターと呼ばれる計算手法を導入することで、計算速度を大幅に向上させることに成功した。研究成果の一部は国内外での学会等で発表した。
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