2023 Fiscal Year Research-status Report
適応度進行波モデルと集団遺伝学に基づくクローン干渉を伴う適応進化の解明
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22K06347
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
岡田 崇 京都大学, 医生物学研究所, 准教授 (10741043)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 集団遺伝学 / ウイルス進化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
クローン干渉の効果は特定の生物種で特に重要であり、その中には人間社会に蔓延するインフルエンザウイルスやコロナウイルスのような急速に進化するウイルス種が含まれる。この効果は空間的な拡散ダイナミクスを通じても引き起こされる可能性があると理論上推測されている。実際のデータを基にこの仮説を検証するため、空間的に拡散する集団の典型例として、英国のコロナウイルスの遺伝的データ分析を行った。ここで開発された理論手法は、系統樹からさまざまな変異株の存在頻度の時系列データを構築し取得する手法である。このアプローチを用いることにより、英国の様々な地域で観察される変異株の時系列データが収集された。特に進化的に中立であると予想される系統群に焦点を当て、その存在頻度の時系列データに含まれる変動から各地域の有効集団サイズを推定することに成功した。この推定結果は実際の感染者数と比較して約二桁小さく、2次感染者数に非常に大きな分散があることを示している。この大きな分散の原因として考えられるのは、superspreaderの影響や学校、会社といったコミュニティ構造であり、それらの要素の影響を量的に評価するために、数値シミュレーションを行った。さらに、変異株間での感染力の違いが有効集団サイズの減少に寄与する可能性があるため、クローン干渉の理論を適用し、その影響を分析することで、変異株間の感染力の違いが有効集団サイズをどの程度及ぼしているかを明らかにした。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
今年度は、コロナウイルスのデータに集団遺伝学的な理論手法を適用し、その成果を論文として発表できた。よって、おおむね順調に進展していると言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
ウイルスの空間的ダイナミクスを遺伝的データから推定する理論手法を開発する。そして、実際のデータに応用することで、ウイルスの進化に関して定量的知見を得ることを目指す。
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| Causes of Carryover |
昨年度は解析・論文執筆に集中的に取り組んだため。次年度は発表した論文を発表するために学会等へ積極的に参加し、フィードバックを得る必要があるため、当初の計画より多くの旅費が必要となる。
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