2022 Fiscal Year Research-status Report
環境DNAを用いた魚類多種同時遺伝的多型分析法の開発と淡水魚類メタ群集研究の実践
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21K12329
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Research Institution | Otsuma Women's University |
Principal Investigator |
小関 右介 大妻女子大学, 家政学部, 准教授 (00513772)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
武島 弘彦 福井県立大学, 海洋生物資源学部, 客員研究員 (50573086)
山中 裕樹 龍谷大学, 先端理工学部, 准教授 (60455227)
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Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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Keywords | 遺伝的多様性 / 環境DNA / メタバーコーディング / メタ群集 |
Outline of Annual Research Achievements |
MiFishプライマーを用いた魚類環境DNAメタバーコーディング(MiFishメタバーコーディング)を利用して、多種の遺伝的多型を同時に検出する多種同時遺伝的多型検出法を開発するため、昨年度に引き続き(1)プライマーバイアス(DNA配列間のPCR増幅効率の違い)の影響軽減および(2)エラー配列(偽ハプロタイプ)の効果的除去の2課題に取り組んだ。各項目の概要は以下のとおりである。 (1) 昨年度アユ用に作成したMiFish部分改変プライマーと従来のMiFishプライマーを併用したマルチプレックスPCR分析系の有効性を野外データで検証した。その結果、期待通りアユの検出感度が向上したうえ、事前に懸念された他種の検出感度への影響はほとんどみられなかったことから、マルチプレックスPCR分析系の有効性を確認することができた。 (2) 昨年度アユ擬似集団データを用いて行った、エラー配列除去法gmmDenoiseの効果検証をあらたに河川集団データでも行い、gmmDenoise法による既知ハプロタイプおよび未知ハプロタイプ(偽ハプロタイプ候補)の検出数の変化を調べた。その結果、gmmDenoise法によって偽ハプロタイプ候補数が大きく減る一方で既知ハプロタイプはすべて検出されたことから、gmmDenoise法による配列フィルタリングの確度の高さが示された。また、gmmDenoise法による処理を行った河川および汽水域のMiFishメタバーコーディングデータを用いて、アカザおよびボラの種内系統解析および集団ネットワーク解析を行ったところ、得られた系統パターンおよび集団ネットワーク構造は既往研究のそれと整合した。これにより、gmmDenoiseをコア技術とする多種同時種内多型検出の分析枠組みを示すことができた。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
昨年度コロナ禍により実施できなかった環境DNAサンプリングを今年度実施し、開発中の多種同時種内多型検出法を用いた実証研究のためのサンプルを収集することができたという点において、昨年度の遅れを部分的に取り戻すことができた。しかし、収集したサンプルの分析にはまだ着手できておらず、その点において引き続き「やや遅れている」と評価した。
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Strategy for Future Research Activity |
上で述べた研究の遅れと今後の実施期間をふまえた現実的な判断として、当初計画において実施3年目に予定していた2回目の野外サンプリングは行わないこととする。今後開発中の手法の有用性を示すために行う実証研究においては今年度入手したサンプルのみを用い、その解析にエフォートを集中する。
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Research Products
(1 results)