|
本研究では、微生物による人工生態系を用いて、群集全体と各2種間相互作用総和の関係を解明する。全体として次の5項目を行う：[1] 単種の系、２種の系、全種系の実験と測定、[2] 機械学習による生物種同定手法の確立、[3] 全種のデータから推測される種間相互作用と、２種のデータとの比較、[4] 単種及び２種のデータからの全種予測と、全種のデータとの比較、[5] 総合解析とまとめ。このうち2023年度には計画通り、以下のように主に[5]について取り組んだ。
前年度の時点で、動態モデルとして多種のMonod型の群集モデルを用いた場合には多くの実験結果が矛盾なく説明できることが分かっていた。つまり当初の目的であった二種間相互作用の理解は、少なくともこの人工生態系に関しては達成できたといえる。
本年度はさらに、上記のようにこの人工生態系に特化した詳細な群集モデルではなく、どのような生態系にも使える粗い代表パラメタを用いることで、より一般的に適用できるような特徴がないかを調べ、これが上記の群集モデルと一貫性があるかを調べた。具体的には、様々な人工生態系に変化を加えたときの安定性を計測し、これと、どのような多様性指標が相関するのかを調べた。結果、各種の個体数の情報よりも、各種の存在だけの情報の方が、相関が強い傾向にあった。これは、他の研究で自然生態系に関して実施された、より一般的なHill係数を用いた解析でも同様のことがいえ、それは自然生態系の結果とも似ていた。そのうえで、これらの結果は群集モデルでの２種間相互作用の重ね合わせで良く説明できた。
以上の結果と、昨年度に課題として挙がった長期的（進化的）な変化や、他の研究であきらかになった生態系の確率的挙動、そしてそれらを予測する力学的拘束などの知見をまとめて、論文として出版した。
|
