| 研究課題/領域番号 |
19K06862
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分45040:生態学および環境学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人水産研究・教育機構 |
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研究代表者 |
秋田 鉄也 国立研究開発法人水産研究・教育機構, 水産資源研究所(横浜), 主任研究員 (60625507)
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| 研究分担者 |
中道 礼一郎 国立研究開発法人水産研究・教育機構, 水産資源研究所(横浜), 主任研究員 (70401255)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | 近親関係 / 個体数推定 / 集団構造 / ランダムフォレスト / 有効集団サイズ / 有効繁殖サイズ / 移動率推定 / 不偏推定量 / 家系生態学 / 集団遺伝学 / 遺伝学的集団構造 / 有効繁殖回数 / 機械学習 / 家系分析 / 近親標識法 / 繁殖生態 / 遺伝子マーカー |
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| 研究開始時の研究の概要 |
生物種の集団構造や繁殖生態を解明する方法論を整備することは、基礎と応用の両面から重要である。私たちは、i)近親関係は集団サイズや繁殖生態に関する情報を与えるが、ii)親子・兄弟以外の近親関係を識別するには多くのDNAマーカーが必要であることを明らかにしてきた。
本研究では、集団構造の推定精度・サンプル数・DNAマーカー数の間にトレードオフがある点に着目することで、1)複数の近親関係を同時に用いた集団構造の推定法の開発し、2)より少ないDNAマーカー数から近親判別を実施するアルゴリズムの開発することで、3)様々な状況に応じたサンプル数や予算規模のもとで集団構造を明らかにする理論的基盤を整備する。
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| 研究成果の概要 |
対象とする生物種がどのような単位でまとまっているのかを知ることは、その生物の生き様に関する理解のみならず、個体数の維持や持続的な利用など、応用の面でも重要である。しかしながら、1単位のまとまり(=集団)の大きさを調べるのは非常に難しい。近年、個体数が小さな集団ほど近親関係が見つかりやすいことを利用して、集団の個体数を調べる方法が出現した。本研究ではこの方法を拡張して、半兄弟関係や親子関係から、個体数(N)・進化的な単位として機能する個体数(Ne)・Ne/N・集団間の移動個体数、のそれぞれを高精度で推定する理論を開発した。さらに、機械学習を用いて効率的に近親関係を見つけるアルゴリズムを開発した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近親関係から個体数や集団構造を推定する手法について、水産資源種など個体数が大きな集団を対象とする場合は近親関係が見つかりにくく、現実的な手法ではなかった。本研究では、この問題点を克服するため、複数の近親関係の同時利用や少ないサンプルサイズでも機能する推定理論を開発した。これらの成果により、様々な状況に応じたサンプル数や予算規模のもとで個体数や集団構造を明らかにする理論的基盤を整備した。開発された移動個体数推定理論は、遺伝的に分化していない２集団を対象にできることから、頻繁に移動がある生物集団の管理単位を定量的に評価するのに利用可能である。
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