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2018 年度 実績報告書

次世代型分子データによる詳細分子生物地理の推定法の開発

研究課題

研究課題/領域番号 16H02788
研究機関東京大学

研究代表者

岸野 洋久  東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 教授 (00141987)

研究分担者 北田 修一  東京海洋大学, 学術研究院, 名誉教授 (10262338)
研究期間 (年度) 2016-04-01 – 2019-03-31
キーワード統計科学 / ゲノム / 進化 / 生態学
研究実績の概要

ゲノムデータのコストが急速に縮小しており、今後この傾向はますます強くなっていく。これに伴い集団遺伝の方法論も進化しているが、データの性格の質的な変化に十分に対応できているとは言えない。本研究では特に、詳細な分子生物地理学的な情報を得るための時空間統計モデルと推定手法を開発することを目的とした。
プロジェクトでは、アジア・オセアニアに広域に棲息する多食性の重要害虫である、ハスモンヨトウ(Spodoptera litura) について、詳細な空間的集団構造の分析を行った。また、広範囲に混じり合う海洋生物において、水温や塩分などの環境や増養殖に影響されて生成される遺伝的な不均質性の微かなシグナルを高感度に検出する方法を提示し、プログラムパッケージを公開した。さらに、研究を進める中で、分子進化速度が遺伝子に働く機能的な制約の強さと関連していることに注目して、ゲノムと形質の種間比較から生活史の形質の遺伝的背景を明らかにする方法を提案した。
最終年度となる本年度は、日本産淡水魚の分子生物地理研究において、種内の置き換わりは無視できない要素であることを主張する論文をまとめた。現在査読中である。また、集団ゲノムと形質、環境のデータを統合し、グラフィカルモデルを通して地域的変異から環境への適応とその遺伝的背景を包括的に捉える方法を開発した。ビッグデータの解析ではベイズの枠組みが中心的な役割を担うが、そこでは実用的な時間内に答えを出すアルゴリズムの開発が最大の課題となる。本研究では近年勃興してきた変分法をゲノム進化の推測に導入し、その有効性を証明した。

現在までの達成度 (段落)

平成30年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

平成30年度が最終年度であるため、記入しない。

  • 研究成果

    (9件)

すべて 2019 2018

すべて 雑誌論文 (3件) (うち国際共著 2件、 査読あり 3件、 オープンアクセス 3件) 学会発表 (5件) (うち国際学会 2件、 招待講演 1件) 図書 (1件)

  • [雑誌論文] Stochastic variational inference for Bayesian phylogenetics: A case of CAT model2019

    • 著者名/発表者名
      Dang, T. T. and Kishino, H.
    • 雑誌名

      Molecular Biology and Evolution

      巻: 36 ページ: 825-833

    • DOI

      doi:10.1093/molbev/msz020

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Rigorous monitoring of a large-scale marine stock enhancement program demonstrates the need for comprehensive management of fisheries and nursery habitat.2019

    • 著者名/発表者名
      Kitada, S., Nakajima, K., Hamasaki, K., Shishidou, H., Waples, R., and Kishino, H.
    • 雑誌名

      Scientific Reports

      巻: 9 ページ: 5290

    • DOI

      https://doi.org/10.1038/s41598-019-39050-3

    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [雑誌論文] A new approach for comprehensively describing heterogametic sex chromosomes.2018

    • 著者名/発表者名
      Li, S., Ajimura, M., Chen, Z., Liu, J., Chen, E., Guo, H., Tadapatri, V., Reddy, C. G., Zhang, J., Kishino, H., Abe, H., Xia, Q., Arunkumar, K. P., and Mita, K.
    • 雑誌名

      DNA Research

      巻: 25 ページ: 375-382

    • DOI

      doi: 10.1093/dnares/dsy010

    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [学会発表] Bridging molecular evolution and phenotypic evolution2018

    • 著者名/発表者名
      Kishino, H.
    • 学会等名
      University of Linz
    • 招待講演
  • [学会発表] Stochastic variational inference of mixture models in phylogenetics.2018

    • 著者名/発表者名
      Dang, T. and Kishino, H.
    • 学会等名
      統計関連学会連合大会.
  • [学会発表] Stochastic Variational Inference of Mixture Models in Phylogenetics2018

    • 著者名/発表者名
      Dang, T. and Kishino, H.
    • 学会等名
      日本進化学会
  • [学会発表] Fast approximate inference for phylogenetic reconstruction via stochastic variational inference in large data sets2018

    • 著者名/発表者名
      Dang, T. and Kishino, H.
    • 学会等名
      Society of Molecular Biology and Evolution.
    • 国際学会
  • [学会発表] Rates of molecular evolution suggest life history and a post-K-Pg nocturnal bottleneck of Placentals2018

    • 著者名/発表者名
      Wu, J., Yonezawa, T., and Kishino, H.
    • 学会等名
      Society of Molecular Biology and Evolution.
    • 国際学会
  • [図書] Tree Evaluation and Robustness Testing. In Encyclopedia of Bioinformatics and Computational Biology (edited by Ranganathan, S., Nakai, K., Schönbach, C., and Gribskov, M.). Pp. 736-7452019

    • 著者名/発表者名
      Mariadassou, M, Bar-Hen, A. and Kishino, H.
    • 総ページ数
      3284
    • 出版者
      Academic Press
    • ISBN
      0128114142

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公開日: 2019-12-27  

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