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), 准教授 (70808336)
• 研究期間 (年度): 2023-06-30 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024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、水や土壌といった多様な環境サンプルから抽出された複合的なDNA情報、いわゆるミックスDNAから、そこに存在する微生物群集をまとめて高精度に特定することを可能にする次世代シーケンス技術の飛躍的な発展と広範な普及を背景としている。この技術的進展を捉え、(1)微生物叢ビッグデータの時空間的な変動パターンを解析するための高度なアルゴリズムの開発、(2)河川流域全体にわたる微生物叢の分布と動態を予測するためのビッグデータモデルの構築、(3)土壌環境の再生に向けた微生物叢の役割を解明し、その応用を目指したビッグデータモデルの創出、という三つの主要な研究サブテーマを設定し、それぞれの実施を通して、微生物叢ビッグデータに対する革新的な時空間分析手法と精緻なモデル化手法に関する、情報学における新たな研究領域を切り拓くことを目指すものである。
研究２年目にあたる令和６年度においては、初年度の成果である(1)微生物叢ビッグデータ分析・可視化アルゴリズムと付加的情報の活用検討、(2)多摩川・海外河川データを用いた流域モデル立案の着想、(3)サロベツ湿原泥炭地データと世界データとの比較による自然再生モデルの検討，をさらに発展的に継続した。加えて、本年度の特筆すべき進展として、ダム湖という閉鎖的で特異な水環境に着目し、その生態系における微生物叢の役割を明らかにするための集中的なデータ収集と分析を実施した。具体的には、ダム湖とその上流および下流に位置する計６つの地点において、河川表層水の微生物叢データを四季を通して採取・解析を行うことで、ダム湖という特殊な環境が微生物叢の流域スケールでの分布と季節的な変動に与える影響を明確に捉えることに成功した。情報学者、生物学者、数学者から構成される研究チームによる、効率的かつ円滑な研究分担・研究協力体制も引き続き維持されている。

現在までの達成度

2: おおむね順調に進展している

理由

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，代表者・研究協力者とが主体となって収集した多摩川上流の未公開データ・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分析を，量・質ともに充実させることができた．その結果，ダム湖の微生物叢の特異性の際立ちと，ダム下流の微生物叢の再生についての新しい知見を得ることができた．

今後の研究の推進方策

最終年度にあたる令和７年度は，サロベツ湿原・多摩川流域を対象とした研究を発展させるとともに，新たに国内の高層湿原で自ら収集した未公開データの分析を行い，世界の他の地点の微生物叢オープンデータとの比較分析を量・質ともに充実させることを目指す．成果の英語投稿論文化についても実施する．