2014 Fiscal Year Research-status Report
国内淡水魚の遺伝子かく乱予測モデルの開発―共存関係に基づくリスク評価
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26660190
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| Research Institution | Tokyo University of Agriculture and Technology |
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Principal Investigator |
福田 信二 東京農工大学, (連合)農学研究科(研究院), 助教 (70437771)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鬼倉 徳雄 九州大学, (連合)農学研究科(研究院), 助教 (50403936)
向井 貴彦 岐阜大学, 地域科学部, 准教授 (80377697)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 遺伝子かく乱 / 生息環境 / 数値地図情報 / 空間分布モデリング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
初年度は、既に、構築済みの淡水魚類データベースの充実するために、新規調査地点の追加、遺伝子かく乱ポテンシャル評価用データの作成等に注力した。続いて、広域スケールでの解析に重要である標高や勾配、土地利用等に関する情報を数値地図から抽出した。そして、過去の調査結果をデータベース化することにより、遺伝子かく乱マップを作成し、遺伝子かく乱データを補強した。これに合わせて、遺伝子かく乱度の高精度モデリングと保全対象地区の選定に向けた解析方法について検討した。
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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
本研究課題において、対象とする淡水魚類（モツゴ等）の遺伝子かく乱に関する情報が集積されつつある。また、高精度モデリングに影響を及ぼす要因に関する解析事例等も集積されており、研究計画の目標どおりに、順調に進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後とも対象魚類の遺伝子かく乱に関する情報集積を継続するとともに、初年度の成果を受けて、遺伝子かく乱度の高精度予測に向けた具体的な解析を開始する。その際、ランダムフォレストやサポートベクターマシン等の高精度な機械学習を援用するとともに、一般化線形モデルや一般化加法モデルのような一般的な解析手法を併用し、遺伝子かく乱に影響を及ぼす要因等について数理的に解析する。
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| Causes of Carryover |
本年度は、学内研究資金が十分にあったため、本研究課題の一部に充当することができた。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
初年度に得られた研究成果の公表と国内外来種問題の理解深化に向けた研究展開を計画している。具体的には、初年度の成果について学会発表するとともに、国内外来魚として遺伝子かく乱が危惧される魚種について、追加調査を実施する。
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