研究課題/領域番号 |
20K20586
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研究機関 | 京都大学 |
研究代表者 |
東樹 宏和 京都大学, 生態学研究センター, 准教授 (60585024)
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研究期間 (年度) |
2020-07-30 – 2023-03-31
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キーワード | 群集動態 / 微生物叢 / 代替安定性 / 群集の安定性 |
研究実績の概要 |
上記のenergy landscape解析の結果、細菌の群集構造に、「代替安定状態」(alternative stable states)に相当する、「エネルギーの低い」ものが存在することが判明したが、その裏付けとなるさらなる多角的な知見が得られた。また、そうした「代替安定状態」間の劇的なシフトが起こることを事前に予測することを可能とする指標の開発に成功した。群集構造の劇的なシフトの前に変動する「早期警戒シグナル」(early-warning signals)については、生態学に限らず、様々な研究分野で開発が行われてきた。skewness等のそうした古典的な指標を試すとともに、empirical dynamic modelingによる計算結果を元にした新しい指標を開発し、このプロジェクトの対象としている細菌叢データに適用した。 その結果、skewness等の古典的な指標や、empirical dynamic modelingを基礎とした既存の指標による大規模な群集構造変化の予測が困難であることが判明した一方、本プロジェクトで新しく開発した指標によって、未来に起こる群集変化イベントのリスクを評価可能であることが統計的に示された。 群集生態学の歴史において類例を見ない本プロジェクトのデータセットをもとにして初めてこうした「早期警戒シグナル」の本格的な評価が可能となったわけであるが、既存の「早期警戒シグナル」よりも精度の高い新たな指標の開発に成功したことで、生物群集の動態関する理解が格段に深まることが期待される。 こうした成果について、順次学会発表を行って来たが、大きな反響を得ている。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
上記のenergy landscape解析の結果、細菌の群集構造に、「代替安定状態」(alternative stable states)に相当する、「エネルギーの低い」ものが存在することが判明したが、その裏付けとなるさらなる多角的な知見が得られた。また、そうした「代替安定状態」間の劇的なシフトが起こることを事前に予測することを可能とする指標の開発に成功した。群集構造の劇的なシフトの前に変動する「早期警戒シグナル」(early-warning signals)については、生態学に限らず、様々な研究分野で開発が行われてきた。skewness等のそうした古典的な指標を試すとともに、empirical dynamic modelingによる計算結果を元にした新しい指標を開発し、このプロジェクトの対象としている細菌叢データに適用した。 その結果、skewness等の古典的な指標や、empirical dynamic modelingを基礎とした既存の指標による大規模な群集構造変化の予測が困難であることが判明した一方、本プロジェクトで新しく開発した指標によって、未来に起こる群集変化イベントのリスクを評価可能であることが統計的に示された。 群集生態学の歴史において類例を見ない本プロジェクトのデータセットをもとにして初めてこうした「早期警戒シグナル」の本格的な評価が可能となったわけであるが、既存の「早期警戒シグナル」よりも精度の高い新たな指標の開発に成功したことで、生物群集の動態関する理解が格段に深まることが期待される。
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今後の研究の推進方策 |
微生物学・ゲノム科学・分析化学・生態学・数学を融合し、微生物群集(微生物叢)の動態を予測・制御する科学的アプローチを確立する。「遺伝子を構成要素とする個体」の制御が20世紀生物学の成果だとすれば、「種を構成要素とする群集・生態系」の制御こそが、困難だが破壊的な波及効果を生む挑戦領域である。 上記の研究成果により、多様な種を含む生物群集の時系列動態を再現性(レプリケート間での似たような動態)を持って分析することが可能となった。さらに、新規の「早期警戒シグナル」の開発によって、群集動態の大きな変化の予兆を捉えることが可能となった。 これらの成果を基礎として、群集動態の上での大きな構造変化の予兆を捉えるだけでなく、構造変化を予防したり、逆に構造変化を誘導したりすることが可能であるのか、検討を行う。また、なぜ上記の新しい「早期警戒シグナル」で群集構造の予測が可能であるのか、理論生態学の検知から詳細な解析を行う。 こうして得られた成果について、順次論文化を行っていく。
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次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウィルスの感染拡大によって、新たな実験を継続的に実施する上でリスクが生じたため、既存データを利用した理論的な研究に軸足を置いた研究を行った。2021年度は、新たな実験やメタゲノム分析の外注等で、新たなデータを取得するための研究経費が大量に必要となる見込みである。
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