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植物の遺伝子型間相互作用を介して生じる多様性効果の理論的検討

研究課題

研究課題/領域番号 20K15880
研究種目

若手研究

配分区分基金
審査区分 小区分45040:生態学および環境学関連
研究機関龍谷大学

研究代表者

佐藤 安弘  龍谷大学, 公私立大学の部局等, 研究員 (10777949)

研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2023-03-31
研究課題ステータス 完了 (2022年度)
配分額 *注記
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
キーワード遺伝的多様性 / 選択勾配分析 / 頻度依存選択 / ゲノムワイド関連解析 / 進化生態学 / 生態遺伝学 / QTLマッピング / 動植物間相互作用 / 生物情報学 / 遺伝統計学
研究開始時の研究の概要

遺伝的に多様な植物集団ほど高い生態系サービスをもたらすことが野外実験で明らかにされてきた。近年、実験技術の発展によって、多様性効果をもたらす遺伝子群の特定が進んでいる。しかし、遺伝子の多様性から集団全体の多様性効果を予測するためのモデルは未だない。本研究では、遺伝的基盤が多様性効果に与える影響を明らかにするために、個体間相互作用を組み込んだゲノムワイド関連解析(GWAS)を拡張したシミュレーションモデルを構築する。

研究成果の概要

植物個体間の正の相互作用は、一次生産の向上・節足動物の種多様性の維持・病害虫の抑制といった我々にとって好ましい生態系サービスをもたらす。これらの遺伝的基盤を明らかにするために、本課題では個体間相互作用を考慮したゲノムワイド関連解析を応用して、遺伝的多型が維持され、かつ集団の平均適応度が上昇する条件を理論的に明らかにした。さらに、分断されたサブ集団と二次元平面の2種類の空間構造を考慮することで、植物のみならず動物の遺伝的多型にも応用できる回帰モデルを考案した。これらの成果は全て国際学術誌1報とそれに付随する補足資料にて公表されている(Sato et al. 2023 Evolution)。

研究成果の学術的意義や社会的意義

種内の遺伝的多様性は種多様性や生態系の多様性と並んで生物多様性を成す要素の1つであるものの、その重要性は他2つに比べて社会的な認知が遅れている(例えばLaikre et al. 2020 Scienceなど参照)。本成果は、どのようなときに遺伝的多様性を維持することが有益であるかを基礎のレベルから明らかにした。さらに、これらの学術的基礎を実際のゲノムワイドな多型データに応用できる形に実装した点において、社会的課題への応用に対しても意義があると言えるだろう。

報告書

(4件)
  • 2022 実績報告書   研究成果報告書 ( PDF )
  • 2021 実施状況報告書
  • 2020 実施状況報告書
  • 研究成果

    (12件)

すべて 2023 2022 2021 その他

すべて 国際共同研究 (1件) 雑誌論文 (4件) (うち国際共著 2件、 オープンアクセス 4件、 査読あり 3件) 学会発表 (4件) (うち国際学会 2件、 招待講演 1件) 備考 (3件)

  • [国際共同研究] University of Zurich(スイス)

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
  • [雑誌論文] Detecting frequency-dependent selection through the effects of genotype similarity on fitness components2023

    • 著者名/発表者名
      Sato Yasuhiro、Takahashi Yuma、Xu Chongmeng、Shimizu Kentaro K
    • 雑誌名

      Evolution

      巻: 77 号: 4 ページ: 1145-1157

    • DOI

      10.1093/evolut/qpad028

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [雑誌論文] Detecting frequency-dependent selection through the effects of genotype similarity on fitness components2022

    • 著者名/発表者名
      Sato Yasuhiro、Takahashi Yuma、Xu Chongmeng、Shimizu Kentaro K.
    • 雑誌名

      bioRxiv

      巻: 502782 ページ: 502782-502782

    • DOI

      10.1101/2022.08.10.502782

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • オープンアクセス / 国際共著
  • [雑誌論文] Using a two-stage convolutional neural network to rapidly identify tiny herbivorous beetles in the field2021

    • 著者名/発表者名
      Takimoto Hironori、Sato Yasuhiro、Nagano Atsushi J.、Shimizu Kentaro K.、Kanagawa Akihiro
    • 雑誌名

      Ecological Informatics

      巻: 66 ページ: 101466-101466

    • DOI

      10.1016/j.ecoinf.2021.101466

    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Neighbor QTL: an interval mapping method for quantitative trait loci underlying plant neighborhood effects2021

    • 著者名/発表者名
      Sato Yasuhiro、Takeda Kazuya、Nagano Atsushi J
    • 雑誌名

      G3 Genes|Genomes|Genetics

      巻: 11 号: 2

    • DOI

      10.1093/g3journal/jkab017

    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] Keystone genotype pairs increase plant resistance to herbivory.2023

    • 著者名/発表者名
      Sato Y, Shimizu-Inatsugi R, Takeda K, Nagano AJ, Shimizu KK
    • 学会等名
      Gordon Research Conference: Plant-Herbivore Interaction 2023
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Detecting frequency-dependent selection using a genetic marker regression of fitness components.2022

    • 著者名/発表者名
      Sato Y, Takahashi Y, Xu C, Shimizu KK
    • 学会等名
      The 2022 Congress of the European Society for Evolutionary Biology
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 正の連合効果をもたらす植物のゲノム基盤とその拡張可能性2022

    • 著者名/発表者名
      佐藤安弘
    • 学会等名
      第69回日本生態学会大会
    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 近傍個体を考慮したQTL解析の開発と虫害への応用2021

    • 著者名/発表者名
      佐藤安弘、武田和也、永野惇
    • 学会等名
      第68回日本生態学会大会
    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
  • [備考] Vignette: Regression model of FDS

    • URL

      https://yassato.github.io/RegressionFDS/

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
  • [備考] Dryad Dataset from Sato et al. (2023) Evolution

    • URL

      https://doi.org/10.5061/dryad.zs7h44jdv

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
  • [備考] rNeighborQTL package

    • URL

      https://cran.r-project.org/package=rNeighborQTL

    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書

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公開日: 2020-04-28   更新日: 2024-01-30  

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