Improving climate change impact prediction by considering genetic variability within species

通过考虑物种内的遗传变异性来改进气候变化影响预测

• 批准号: 21K05643
• 负责人: 石濱 史子
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: National Institute for Environmental Studies
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K05643/
• 关键词: 遺伝構造; 種内変異; 分布推定; 気候変動; 遺伝的変異; 分布推定モデル

本研究では、気候変動影響予測の改善を目的として、種内の遺伝変異を考慮する予測モデルを構築する。適応的一塩基変異(SNP)、目視可能な表現形質、中立変 異の3つのレベルの種内変異の地理的分布情報を収集した上で、これらを考慮した分布推定モデルを構築し、推定結果や精度を比較することで、各レベルの変異 に基づくモデルの特徴を明らかにし、気候変動影響予測の改善に有用なレベルを特定する。今年度は、中立変異に関するモデルについて、昨年度開発した、複数の遺伝タイプの分布推定を同時に推定行うモデルの高度化を行った。遺伝タイプもモデリングを行う際の大きな制約条件として、遺伝データがある地点数が通常20地点程度と、分布推定モデルを構築するには少ないことが挙げられる。種の分布情報であれば、より多くの地点のが利用可能であるが、いずれの遺伝タイプなのかの情報がない。そこで、種の分布と遺伝タイプの分布を同時に１つのモデルで記述し、種の分布はいずれかの遺伝タイプが分布する確率であるとして推定する階層モデルを構築した。この階層化モデルをブナのデータに適用し、それぞれの遺伝タイプの分布が妥当な推定であること、また、遺伝タイプごとの環境応答変数の推定精度が、個別に推定した場合よりも向上していることを確認した。データ収集については、引き続きGBIF等のデータベースからブナ等の標本画像データ収集、開花展葉時期の読み取り、 葉の形状等の形態形質の画像解析による情報収集の効率化手法の検討を行った。また、適応的SNPについてはブナの追加解析を進めた。

The purpose of this study is to improve prediction of climate variability and to consider intraspecific variability in prediction. The geographical distribution information of three kinds of within-species diversity is collected, considered, estimated and constructed, estimated results and accuracy are compared, and the characteristics of each kind of diversity are clearly identified, and the effects of climate change are predicted and improved. This year's survey shows that there are differences in the distribution of data, and the distribution of data is estimated at the same time The number of locations is usually 20. The number of locations is estimated to be less than the number of locations. Species distribution information is available at various locations. The distribution of species and genetic information is described in detail and the distribution of genetic information is estimated in detail. The classification of the data is applicable, and the distribution of the data is properly estimated. The accuracy of the estimation of the data of the data of the environment is confirmed. The analysis of the information collection and the efficiency of the method of image analysis of the morphological characteristics of plum trees such as the collection of flowers, the collection of flowers and leaves, and the shape of leaves are discussed. The SNPs of the two groups were analyzed in detail.