| 研究課題/領域番号 |
17K19421
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
多様性生物学、人類学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
松尾 隆嗣 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 准教授 (70301223)
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| 研究期間 (年度) |
2017-06-30 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2018年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2017年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | Drosophila prolongata / Drorophila prolongata / 自動行動解析 / テナガショウジョウバエ |
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| 研究成果の概要 |
動物の多様な行動の進化を実現する至近的メカニズムはなんであろうか？このような問題に取り組むためには、非モデル生物でも高度な遺伝学的ツールを使えるようにすることが必要である。本研究ではキイロショウジョウバエに近縁でありながらも他に例を見ない特徴的な求愛行動を進化させたテナガショウジョウバエを対象に、キイロショウジョウバエと同じ遺伝子導入システムを確立することで、キイロショウジョウバエで用いられている改変遺伝子ベクターがそのままテナガショウジョウバエでも使えるようにした。このシステムを用いてカルシウムイメージング用の遺伝子導入系統を作成した。さらに、深層学習を用いた自動行動解析システムを作成した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年、モデル生物の近縁種を用いて実験的に生物進化を研究する手法が広く用いられつつある。一方で、新しい研究材料にはモデル生物で使える様々な技術が存在していないことが多く、研究障壁となっている。本研究の成果は新しい研究材料を開発することでこのような障壁を取り除き、非モデル生物を用いた研究をさらに推し進めることになると期待される。また、本研究で開発した深層学習を用いた自動行動解析システムはどのような動物のどんな行動にも対応することができるので、研究分野のみならず動物園やその他の場所で動物の行動を管理する目的に広く用いることができる。
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