【研究領域課題番号】21K15065 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

腸内細菌 / ゲノム / 進化 / 寿命 / ゲノム進化 / 共生 / 食事

【研究成果の概要】

本申請は、腸内細菌が宿主由来の環境圧の下でどのよう にゲノム変異してきたのか、をテーマにし、培養した複数細菌株を無菌マウスに植え、食事条件を変えたグループでトラックする計画を立てている。本年は、2021年4月以降に発表された既報告(Yilmaz et al. Cell Host & Microbe, 2021)を考慮し、無菌動物実験のための細菌培養を継続しつつ、より現実の腸内細菌叢に近いSPFマウスを用いた実験もスタートした。
SPFマウスの長期飼育下での糞便サンプルから、>50検体のショットガンメタゲノムデータと、6検体のロングメタゲノムデータを取得した。得られたロングリードメタゲノムデータからは、同一個体の異なる時期において、同一種の菌のゲノム構造が大きく異なっている可能性が示唆された。また、ショットガンメタゲノムデータをマッピングした結果から、一生の異なる時期において、特定の種/株の増殖速度が大きく変化している可能性が示唆された。
培養実験では、今までに、1000以上のコロニーを単離し、その中から、一生にわたって定着するライフコア細菌を確認した。これらの細菌は、ゲノム解析を行う他、無菌マウスに移植する実験に供与される予定である。
また、無菌動物実験施設利用のための各種手続きと、予備実験として、高脂肪食や高繊維等を用いた食事のintervention実験を行い、腸内細菌の変化を確認した。この時に付随して行った行動試験の結果を論文に投稿予定である。
また、SPFマウスの長期飼育化の糞便サンプルの16S解析の結果を論文に投稿準備中である。

【研究種目】若手研究

【研究期間】2021-04-01 - 2024-03-31

【配分額】4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)

【研究分野】生態・環境

【研究領域課題番号】16H04840 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

シロアリ / 共生 / 腸内微生物 / 原生生物 / セルロース / 進化 / 昆虫 / 腸内微生物群集 / セルラーゼ / 木質分解

【研究成果の概要】

シロアリの餌である木片の消化の大部分は、シロアリと1.5億年以上前に共生を開始した腸内原生生物群集が担っているが、それら原生生物の起源や共生に至った過程は未知である。本研究の主目的は、木質分解性原生生物を進化過程で喪失した「高等シロアリ」の一系統群が比較的最近、新規な木質分解性原生生物を再獲得した可能性の検証である。結果、新規原生生物は多様な高等シロアリに共生しているものの、多数の原生生物細胞が見られるのはやはり一系統群のみであること、同原生生細胞質が木片で充満していること、同原生生物を含む腸画分はセルロース分解活性を有することなど、今後の研究の基盤となる重要な情報を得ることができた。

【研究の社会的意義】

本研究では、比較的最近、新規に獲得されたと見られるシロアリ腸内微生物を題材とし、その系統と多様性、セルロース分解活性などを明らかにした。シロアリは木材の大害虫であるとともに、自然界では重要な分解者であり、その生理・生態の解明は基礎・応用科学の両面で重要である。本研究により、シロアリが腸内共生微生物を獲得する進化過程の一部が解明され、今後のシロアリ研究の基盤となる情報を得ることができた。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31

【配分額】17,550千円 (直接経費: 13,500千円、間接経費: 4,050千円)

【研究分野】応用微生物学

【研究領域課題番号】26292047 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

微生物機能 / 窒素固定 / 水素代謝 / 共生 / シングルセルゲノム / 還元的酢酸生成 / Bacteroidales目細菌 / スピロヘータ / ゲノム / 生態 / 進化 / 微生物 / 生態学 / 分類学 / 微生物ゲノム / 微生物進化 / 生物多様性 / 難培養微生物

【研究成果の概要】

Bacteroidales目細菌において、窒素固定あるいは古細菌の水素代謝に関連する遺伝子をゲノム上に有する細菌種を見出し、培養株で活性を検出した。シロアリ腸内の窒素固定と水素利用還元的酢酸生成に働く細菌として、セルロース分解性原生生物の細胞内共生スピロヘータを同定した。この細胞内共生細菌と原生生物の細胞表層に共生するBacteroidales目細菌２種について、シングルセルゲノム解析で機能と共生機構の解明を行なった。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2014-04-01 - 2017-03-31

【配分額】16,640千円 (直接経費: 12,800千円、間接経費: 3,840千円)

【研究分野】システム工学

【研究領域課題番号】17360186 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

進化論的計算手法 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / データマイニング / 相関ルール / 進化型計算 / 学習 / 共生 / 機能局在 / マクロノード / 進化 / ニューラルネットワーク

【研究成果の概要】

自然や生物に学ぶ問題解決法である遺伝的アルゴリズム(GA)は、は自然界のシステムの適応過程を説明するモデルとして提唱されてきた。また、知識表現、プログラム、概念木などを扱う遺伝的プログラミング(GP)が開発されている。これらのいわゆる進化論的計算手法は工学的最適化のための手法として現在アルゴリズムの開発と応用への展開が盛んに進められている。しかし、従来の進化論的計算手法は、遺伝子をストリングあるいは木構造で表現しているため、その表現能力、進化性能等で対象システムのモデル化および最適化の点で不十分である。したがって、研究代表者らは有向グラフを遺伝子とする遺伝的ネットワークプログラミング(Genetic Network Programming, GNP)を提案し、その有効性の検証を行ってきたが、本研究課題では、以下のようなGNPの新たな展開と実システムへの応用を推進した。
1. GNPの新たな展開
学習と進化の融合、機能局在型GNP、マクロノード付きGNP、共生学習進化型GNP、可変構造型GNP
2. GNPの応用展開
エレベータ群管理システムへの応用、データマイニングへの応用、株式売買モデルへの応用
GNPは、判定ノードと処理ノードを方向付きリンクで接続したもので、グラフ構造ゆえにノードの重複活用が可能であり、表現能力、アルゴリズムの把握のしやすさ、進化性能の点で優れている。また、有限オートマトンとも異なり、必要な情報を必要な時に判定するなど部分観測マルコフ決定過程下での進化が可能であり、応用分野の拡大が期待できる。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2005 - 2007

【配分額】14,820千円 (直接経費: 13,800千円、間接経費: 1,020千円)

【研究分野】システム工学

【研究領域課題番号】14350212 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

学習 / 進化 / 共生 / 強化学習 / 遺伝的アルゴリズム / 知的システム / 相互作用 / マルチエージェント / ニューラルネットワーク / 遺伝的プログラミング / 知的エージェント / 複雑システム / 共生学習 / 共生進化 / ネットワーク構造

【研究成果の概要】

本研究では、知的システムの構築に必要な、知的工一ジェントの構築、エージェント問の相互作用の構築、マルチエージェントシステムの学習と進化をテーマに研究を推進してきた。
1.知的工一ジェントの構築:有向グラフ構造でプログラムを構成する遺伝的ネットワークプログラミング(GNP)を開発し、エージェントの行動生成における性能評価を行ったところ、従来手法と比べて良い性能を示すことが明らかになった。
2.エージェント間の相互作用の構築:GNPで構成される複数のエージェント間の知的相互作用を構築するため、共利、競争、搾取、利他という生態系における共生の概念を応用した、共生学習進化アルゴリズム(Masbiole)を開発した。タイルワールド問題を用いたシミュレーションの結果、提案手法が共生戦略を導入したことによる複雑なエージェント間の相互作用を示すことを明らかにした。
3.マルチエージェントシステムの学習と進化:一般に、生物は長い世代を通じて行われる進化と、一生の間に試行錯誤を通じて行われる学習が相互に影響しあってその発達を促進していると考えられる。この考え方を基に、上記1で提案したGNPと強化学習と呼ばれる学習アルゴリズムを組み合わせることで、より効率的な処理ができるプログラムを自動生成する手法を開発した(学習進化型GNP)。複数の個体問で選択、交叉、突然変異を行うことで良い個体が生成される進化に加え、各個体の処理実行中にもオンライン学習によるプログラムの改善が行えることにより、進化のみのGNPおよび従来の進化型計算手法(遺伝的プログラミング)より性能が良くなることを明らかにした。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2002 - 2004

【配分額】14,200千円 (直接経費: 14,200千円)