| 研究課題/領域番号 |
20K06820
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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 | 国立研究開発法人理化学研究所 |
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研究代表者 |
鈴木 健大 国立研究開発法人理化学研究所, バイオリソース研究センター, 開発研究員 (00748999)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2020年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | 生態学 / 微生物叢 / エネルギー地形解析 / エネルギーランドスケープ解析 / 多重安定性 / 最大エントロピー原理 / 予兆シグナル / レジームシフト / 生物群集 / エネルギーランドスケープ / エネルギー地形 / 早期警戒シグナル / マルコフネットワーク / 多変量時系列解析 / 変動予測 / 数理モデル / 微生物群集動態 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、マルコフネットワークが群集動態の新たな理論モデルとなることを示したい。このため、マルコフネットワークに基づく群集動態モデル（エネルギーランドスケープ）が微生物群集の大規模変動を事前検知できるかを検証する。群集の変動規模に目立った変化が無くても、群集組成の変化に不安定化に先立つ何らかのパターンがあれば、それはエネルギーランドケープ上でエネルギーの高い(=不安定な)状態への接近として捉えられ、早期に大規模変動を検知できるかもしれない。このようなシグナル検出が可能であれば、マルコフネットワークは群集動態の背後にある普遍的なメカニズム（群集動態の非ランダム性）を捉えていると考えられる。
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| 研究成果の概要 |
本研究は、モデルパラメータの推定手法、状態空間を要約して可視化する手法等の開発・拡張によって、エネルギー地形解析によって多種系群集の環境勾配に沿った安定性変化を解明するためのデータ駆動研究基盤を構築した。さらに、開発手法に基づく共同研究を通じ、それが実際の微生物・生物群集研究において新知見につながる有効なデータ解析・モデリング手法であることを示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、生態系の安定性変化を俯瞰的に捉える手法を開発し、それが実際の微生物叢の大規模変動の予兆シグナルを与えることを確認した。この手法ではさらに、群集組成の変化の背後にある様々な安定状態とその結びつきを知ることができるため、腸内環境でみられるような、異なる機能を持つ微生物群集組成を結ぶ遷移経路や、そのような遷移を引き起こす微生物、あるいは微生物の組み合わせを特定できる可能性がある。こうした情報をもとに実証実験を行うことで、これまで系統的な技術の確立が困難と考えられてきた、生物間の複雑な相互作用から成り立つ生態系の制御のための新しい技術を実現できる可能性がある。
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