微生物叢ビッグデータ時空間分析手法とモデル化手法に関する研究

• 研究課題/領域番号: 23K18513
• 研究種目: 挑戦的研究(萌芽)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分62:応用情報学およびその関連分野
• 研究機関: 上智大学
• 研究代表者: 矢入 郁子 上智大学, 理工学部, 教授 (10358880)
• 研究分担者: 平田 均 上智大学, 理工学部, 助教 (20266076) ; 岩澤 有祐 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 講師 (70808336)
• 研究期間 (年度): 2023-06-30 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円); 2025年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円); 2024年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円); 2023年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
• キーワード: バイオインフォマティクス / マイクロバイオーム / メタゲノム解析 / 微生物叢ビッグデータ / 河川表層水 / 土壌 / 時空間モデル / 環境再生 / Metagenome / Microbiome / Soil / Water / 機械学習

研究開始時の研究の概要

本研究は，SDGsの15.陸の豊かさを守る，6.安全な水への貢献を目的に，微生物叢ビッグデータの解析を通して，以下を開拓することを目的とする．
(i)水・土壌の微生物叢ビッグデータの時空間分析アルゴリズムの開拓
(ii)河川流域の表層水の微生物叢ビッグデータモデルの開拓
(iii)土壌環境再生手法提言のための微生物叢ビッグデータモデルの開拓
本研究の成果は，異分野融合(生物学・情報学・数学)を通して，社会的重要性の高いSDGs課題に貢献する新しいバイオインフォマティクスの手法の実現に貢献する．

研究実績の概要

本研究は，水・土壌などの環境サンプルより直接抽出されたミックス状態のDNAから塩基配列を微生物叢としてまとめて特定可能な次世代シーケンス技術の発展と普及を背景に，(1)微生物叢ビッグデータ時空間分析アルゴリズムの開拓，(2)河川流域微生物叢ビッグデータモデルの開拓，(3)土壌環境再生微生物叢ビッグデータモデルの開拓，の３つのサブテーマの実施を通して，微生物叢ビッグデータ時空間分析手法とモデル化手法に関する新しい情報学研究を切り開き，SDGsの「15.陸の豊かさを守る」課題解決のための情報学の最先端アルゴリズムと数理モデル化手法を応用した新しいメタゲノム解析手法を示すことを目的としている．初年度にあたる令和５年度は，(1)微生物叢ビッグデータへの分析・可視化の最先端アルゴリズムの適用の検討と，リモートセンシングデータ等の付加的情報活用検討，(2)研究協力者から提供された多摩川でのフィールドワークによる未公開データを主体として海外の３河川の学術公開データも用いながら，上下流・季節・支流に対するモデルの立案に向けた着想，(3)研究協力者から提供されたサロベツ湿原旧泥炭採掘地でのフィールドワークによる未公開データの分析と世界の他の土壌学術公開データの比較を行いながら泥炭採掘地自然再生モデルの初期的検討，を行った．情報学者・生物学者・数学者から構成されるチームによる研究分担・研究協力体制もスムースに機能しているといえる．

現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

河川流域微生物叢ビッグデータおよび，土壌環境再生微生物叢ビッグデータの双方ともに研究協力者からの未公開データを対象とした分析を行うとともに，論文公開された世界の他の地点の微生物叢オープンデータを比較分析し，分析アルゴリズムの検討およびモデル化の提案を行うという当初の予定を達成した．

今後の研究の推進方策

次年度にあたる令和６年度は，初年度に行った研究を継続的に発展させるとともに，研究協力者が主体となって収集した未公開データ・世界の他の地点の微生物叢オープンデータの双方のデータの量・質ともに充実させることを目指す．初年度に行った河川表層水分析事例，サロベツ湿原の分析事例の英語投稿論文化についても実施する．