2022 Fiscal Year Research-status Report
Prediction and control of multi-species systems: 10000-microbiome experiments
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20K20586
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
東樹 宏和 京都大学, 生態学研究センター, 准教授 (60585024)
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| Project Period (FY) |
2020-07-30 – 2024-03-31
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| Keywords | 時系列動態 / 生態系 / 生物群集 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
DNAメタバーコーディングによって得られた数千にのぼる生物群集サンプルの情報に基づき、その時系列動態の解明を行った。特に、人腸内細菌叢の時系列動態等において、「dysbiosis」と呼ばれているような、急激な群集構造（および生態系機能）の変化が起こる現象に着目し、その予兆を捉えることができるか、詳細な分析を行った。急激な群集構造の変化は、２通りの理論的枠組で捉えることができる。１つ目は、代替安定状態間のシフトである。変化前と変化後の群集構造が、それぞれ異なる平衡点（次元0のアトラクター）近傍にあるとすると、その平衡点間のシフト、という形でdysbiosisを捉えることができる。2つ目の捉え方は、複雑な形状のアトラクター上（非整数の次元をもつアトラクター）の動態という捉え方である。従来の群集生態学においては、前者は、代替安定状態（alternative stable states）という概念を中心に発展し、後者はカオス時系列動態として理論的に発展してきた。しかし、種多様な生物群集の時系列データ自体がこれまでほとんど存在してこなかったため、この２つの捉え方を整理して実証研究と理論研究をフィードバックさせるような取り組みは例がなかった。本研究プロジェクトにおいて得られた大規模生物群集時系列データによって、この２つの理論的枠組の間で整理を行うことが可能となった。複雑微生物群集の時系列動態を理論的に整理した上で、膨大な実証データでその枠組を検証した論文が、微生物学のトップジャーナルの１つであるMicrobiome誌に掲載された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
上記の出版論文の中で、異なる平衡点（次元0のアトラクター）間のシフトとして大きな群集構造の変化を捉えるため、統計物理学のアプローチから、energy landscape analysisという手法を応用した。この手法によって、群集構造の「安定性地形」の形状を推測することが可能となり、各時間点における群集構造が、どの代替安定状態に属しているのか、判定することが可能となった。また、複雑な形状のアトラクター上（非整数の次元をもつアトラクター）の動態という捉え方の観点では、empirical dynamic modelingという非線形力学的な手法を用いて、アトラクター形状の再構成を行った。このempirical dynamic modeling解析では、推定されたアトラクターの情報に基づいて、近未来（数日先）の群集構造を推測することが可能であった。ただ、劇的な変化が起こった時間点の近傍ではこの予測の精度が悪くなる傾向があった。そこで、群集構造の劇的な変化自体の予兆となる指標を探索した。上記の統計物理学のアプローチでは、stable-state entropyという指標が、未来の大きな変化を予知する上で重要であることが示された。また、非線形力学的手法では、ヤコビ行列に基づいて計算したlocal Lyapunov stabilityやlocal structural stabilityといった指標が、大きな群集構造の変化を予知する上で利用可能であることが示された。
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| Strategy for Future Research Activity |
上記の成果と並行して、ショットガン・メタゲノミクスによる機能推定から、生物群集の動態を紐解く研究アプローチを開拓している。ショットガン・シーケンシングの膨大な情報を基に、群集を構成する各種の遺伝子構成を解明すれば、基本ニッチ（fundamental niches）の重複度合いを群集レベルで評価することが可能であると期待される。また、微生物種間の代謝産物のやり取りを、metabolic modelingの手法で推定することも可能である。こうした点を踏まえ、群集レベルで基本ニッチの重複度合いを評価する指標や、代謝産物のやり取りを介した生物種間相互作用ネットワークの時系列動態を解明する手法を開発している（その一部の成果はすでに当該年度内にFrontiers in Microbiology誌に受理されている）。今後、（メタ）ゲノム情報を基に、生物群集の動態を予測する技術プラットフォームを構築していく予定である。
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| Causes of Carryover |
新型コロナウィルスの感染拡大により、分子生物学的な実験において必須となる消耗品類の供給が滞る事態が頻繁に発生し、データの取得に遅れが生じた。現在は、PCR検査の縮小とともにこの供給難が改善されてきており、時系列分析の大量データの取得を上半期で迅速に進め、論文成果の取りまとめと出版を行う予定である。
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[Journal Article] Facilitative interaction networks in experimental microbial community dynamics2023
Author(s)
Fujita H, Ushio M, Suzuki K, Abe MS, Yamamichi Y, Yusuke Okazaki, Canarini A, Hayashi I, Fukushima K, Fukuda S, Kiers ET, Toju H (
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Journal Title
Frontiers in Microbiology
Volume: 14
Pages: 153952
DOI
Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
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[Journal Article] Alternative stable states, nonlinear behavior, and predictability of microbiome dynamics2023
Author(s)
Fujita H, Ushio M, Suzuki K, Abe MS, Yamamichi Y, Iwayama K, Canarini A, Hayashi I, Fukushima K, Fukuda S, Kiers ET, Toju H
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Journal Title
Microbiome
Volume: 11
Pages: 63
DOI
Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
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