2022 Fiscal Year Annual Research Report
Genomic Information Reveals Environmental Responses of Riverine Organisms: Conservation Focusing on Natural Selection and Functional Diversity
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22H01627
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Ehime University |
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Principal Investigator |
渡辺 幸三 愛媛大学, 沿岸環境科学研究センター, 教授 (80634435)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
竹門 康弘 京都大学, 防災研究所, 准教授 (50222104)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 河川 / 進化 / 生物多様性 / 次世代シークエンサー / 環境 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究項目１：生物採取と環境調査
愛媛県の肱川流域の源流～下流に分布する地点を対象として，環境調査と底生動物と環境DNAの採取を実施した。底生動物はサーバーネット（30cm×30cm，10カ所/地点）の定量採取と共に，キックネット法により十分な個体数を採取した。また，環境DNAの採取のため，現地で河川水をろ過し，濾紙に付着した物質からDNAを抽出した。環境データとして，DO，窒素，リン等の水質や餌資源量（粒状有機物，藻類），流速，水温，河床粒度分布など底生動物の生息に関係する環境項目も調査した。また，水文流出モデルSWAT+を使い，降水量・地形・ダム放流量の実測データを入力値として，各地点の流量・流速・水温・水質等の環境変数の全地点における時間動態（年最小-最大，平均など）を評価する準備にも着手した。
研究項目２：選択性遺伝子座のゲノムワイド検索
肱川流域に幅広く生息していたウルマーシマトビケラ、ヒゲナガカワトビケラ、チャバネヒゲナガカワトビケラの３種を対象種として，個体ごとにDNAを抽出した。次世代シークエンサーを用いたddRAD解析においてゲノム全体に分布する膨大な数（10,000～50,000領域が期待）の一塩基多型（SNP）領域を検出するために、上記３種を対象としてライブラリー作成の最適化を行った。また、上記種ごとのddRAD解析とは別に、ランダムに選定した５地点を対象にして、底生動物群集からDNAを抽出して、次世代シークエンサーを用いたメタゲノム解析を実施した。このメタゲノム解析からは、群集に含まれるすべての種からランダムに拾われた膨大な数の遺伝子座が検出された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究項目１（生物採取と環境調査）においては、予定していた生物サンプルおよび環境データを問題なく集めることができた。水文流出モデルSWATについては、モデルの完成にまでは至らなかったが、モデルの検証のためのデータを集めて整理することもできたので、次年度中には完成させされる目途が立った。
研究項目２（選択性遺伝子座のゲノムワイド検索）においては、予定していた次世代シークエンサーを用いたddRAD解析を終えることはできなかったが、ライブラリー作成をほぼ完了している。次年度中にはddRAD解析は完了させられる目途が立った。また、当初予定していなかったが、次世代シークエンサーを用いたメタゲノム解析を行った。メタゲノム解析は５地点でデータ取得済であり、次年度にバイオインフォマティクス解析を行うことで膨大な数の選択性遺伝子座データを取得できるめどが立った。
以上の理由から、概ね順調に進展していると判断できる。
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| Strategy for Future Research Activity |
研究項目１（生物採取と環境調査）においては、水文流出モデルSWATを完成させる。
研究項目２（選択性遺伝子座のゲノムワイド検索）においては、次世代シークエンサーを用いたddRAD解析を完了させる。また、メタゲノム解析で５地点から得たデータのバイオインフォマティクス解析を完了させる。
研究項目３（生息場適性モデルの開発）では、各地点の環境変数から各種の個体群密度の空間分布を予測する生息場適性モデルを作成する。まず，サブモデルとして，今年度に得た環境データを説明変数として，研究項目２で測定した各種の各選択性遺伝子座の遺伝子型頻度を予測する。
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