Improving climate change impact prediction by considering genetic variability within species

2022 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K05643
• Research Institution: National Institute for Environmental Studies
• Principal Investigator: 石濱 史子 国立研究開発法人国立環境研究所, 生物多様性領域, 主任研究員 (80414358)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 岩崎 貴也 お茶の水女子大学, 基幹研究院, 講師 (10636179) ; 戸丸 信弘 名古屋大学, 生命農学研究科, 教授 (50241774) ; 竹内 やよい 国立研究開発法人国立環境研究所, 生物多様性領域, 主任研究員 (50710886)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 遺伝構造 / 種内変異 / 分布推定 / 気候変動

Outline of Annual Research Achievements

本研究では、気候変動影響予測の改善を目的として、種内の遺伝変異を考慮する予測モデルを構築する。適応的一塩基変異(SNP)、目視可能な表現形質、中立変 異の3つのレベルの種内変異の地理的分布情報を収集した上で、これらを考慮した分布推定モデルを構築し、推定結果や精度を比較することで、各レベルの変異 に基づくモデルの特徴を明らかにし、気候変動影響予測の改善に有用なレベルを特定する。
今年度は、中立変異に関するモデルについて、昨年度開発した、複数の遺伝タイプの分布推定を同時に推定行うモデルの高度化を行った。遺伝タイプもモデリングを行う際の大きな制約条件として、遺伝データがある地点数が通常20地点程度と、分布推定モデルを構築するには少ないことが挙げられる。種の分布情報であれば、より多くの地点のが利用可能であるが、いずれの遺伝タイプなのかの情報がない。そこで、種の分布と遺伝タイプの分布を同時に１つのモデルで記述し、種の分布はいずれかの遺伝タイプが分布する確率であるとして推定する階層モデルを構築した。この階層化モデルをブナのデータに適用し、それぞれの遺伝タイプの分布が妥当な推定であること、また、遺伝タイプごとの環境応答変数の推定精度が、個別に推定した場合よりも向上していることを確認した。
データ収集については、引き続きGBIF等のデータベースからブナ等の標本画像データ収集、開花展葉時期の読み取り、 葉の形状等の形態形質の画像解析による情報収集の効率化手法の検討を行った。また、適応的SNPについてはブナの追加解析を進めた。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

伝的変異の追加データ収集や形質情報の収集のためには、各地でのサンプリングや博物館標本での計測が必要であり、新型コロナウィルス感染症の感染拡大防止のため、現地調査に制約があり、収集にやや遅れが生じた。

Strategy for Future Research Activity

中立変異と分布情報との階層モデルの改良を進めるとともに、SNPや表現形質に関するモデルの構造と、これまでに収集データしたデータへの適用の検討を進める。

Causes of Carryover

新型コロナウィルス感染拡大影響により、各地での追加サンプリングや博物館標本での計測の実施が制限されたため。