2020 Fiscal Year Annual Research Report
機能インフォマティクスが解き明かすポストコッホ生態系
| Project Area | Post-Koch Ecology: The next-era microbial ecology that elucidates the super-terrestrial organism system |
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| Project/Area Number |
19H05688
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
松井 求 東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 助教 (10803728)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岩崎 渉 東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 准教授 (50545019)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2024-03-31
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| Keywords | 微生物相互作用 / メタゲノム解析 / バイオインフォマティクス / データベース / ネットワーク / 微生物生態 / 機能インフォマティクス / ポストコッホ生態系 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本領域は「持続可能な地球を創生するための技術開発」を究極の目標と定め、その基盤として「微生物の生理機能に裏付けられた生態系の理解」を目指す。そのためには「生態系の成り立ち」と「微生物と環境の相互作用」の両方の理解が必要不可欠である。しかし、自然界に存在する大部分の微生物が未分離・未解明(微生物ダークマター)である、生態系をめぐる環境の情報が不足している、という二つの理由から、いずれの理解もほとんど進んでいなかった。そこで本年度は、各班と綿密に連携をとりながら、これまで未解明だった微生物種を含めたメタゲノムや環境コンテキスト等を網羅した過去最大規模の情報を集積するためのプラットホームを構築し、運用を開始した。これまでに、16S rRNAアンプリコンシーケンス、ショットガンメタゲノム、環境メタボローム解析、ドローン空撮画像といった多様なデータが既にこのプラットホームに収容され、班員間で情報共有できる体制が整えられている。
また、「ポストコッホ機能生態系モデル」の創成に向け、集積された情報へ新規情報解析手法を適用する試みも開始している。まず、進化解析のために開発してきた我々独自のネットワーク解析手法であるGraph Splitting法を16S rRNAアンプリコンシーケンスデータに基づく微生物共起ネットワークに適用し、階層的な微生物生態構造を可視化することに成功した。また、ゲノムサイズやGC含量、tRNAコピー数と言ったゲノムの特徴と微生物の系統樹を比較することで、微生物形態がどのように進化してきたかを俯瞰することもできるようになっている。これらの結果は未解明だった微生物ダークマターを含む圃場内の微生物生態系の成り立ちを環境情報とともに明らかにするための重要なステップであると考えている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
本年度の目標は、（１）メタゲノムや環境コンテキスト等を網羅した過去最大規模の情報を集積するためのプラットホームを構築すること、および（２）集積された情報へ新規情報解析手法を適用すること、の二つであった。
これまでに、実際にデータベース用サーバを購入、運用を開始し、本領域のさまざまな計画班から得られた16S rRNAアンプリコンシーケンス、ショットガンメタゲノム、環境メタボローム解析、ドローン空撮画像といった多様なデータを取得・整形・収容することができている。また、必要に応じた班員間での情報共有も既に進んでいる。
また、集積された情報へ新規情報解析手法を適用する試みも始めることができた。当初の予定通り、Graph Splitting法を16S rRNAアンプリコンシーケンスデータに基づく微生物共起ネットワークに適用することによって、階層的な微生物生態構造を可視化することに成功し、さらに、予定以上の進捗として、ゲノムサイズやGC含量、tRNAコピー数と言ったゲノムの特徴と微生物の系統樹を比較することで、微生物形態がどのように進化してきたかを俯瞰することもできるようになった。これらの結果は未解明だった微生物ダークマターを含む圃場内の微生物生態系の成り立ちを環境情報とともに明らかにするための重要なステップであると考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度は、データベースに収容したのは16S rRNAアンプリコンシーケンス、ショットガンメタゲノム、環境メタボローム解析、ドローン空撮画像などであったが、本領域では他にも微生物相互作用、ラマン分光データ、微生物共起、ウイルスメタゲノム、プラスミドメタゲノム、などといったさまざまなデータが取得されている。今後はこのような情報も本データベースに統合し、領域全体の活発な共同研究を後押ししていきたいと考えている。
また、Graph Splitting法を16S rRNAアンプリコンシーケンスデータに基づく微生物共起ネットワークに適用することによって得られた階層的な微生物生態構造については、まだ考察が不十分である。こちらも他の班と協力して、培養実験などを通して解析結果の検証を進めたい。同様に系統樹と微生物形態の比較解析についてもまだ俯瞰しただけの段階であり、さらに解析対象のデータを増やすことによって、微生物ダークマターの機能解明や微生物生態系の成り立ちの解明を進めたい。
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Research Products
(4 results)
