Exhaustive analyses on interrelationships among plant functional traits based on application of machine learning to an open access database

前年度に特定した重要な形質間関係のPartial dependence plotによる可視化を行った。その結果、形質間関係にはしばしば非線形の関係が見られることが示された。例えば草丈/樹高が1m以上の種においては草丈/樹高と種子重量の間に正の相関が見られたが草丈/樹高1m未満の種においてはそのような傾向は見られなかった。またFriedman’s Hの算出により２つの形質間関係に対する他の形質の影響を検証した。その結果、今回対象とした形質間関係においては最大で形質間関係で説明されるばらつきの30%程度が他の形質の値に依存したものであることが示された。例えば、葉の重量あたりリン含量と葉の重量あたり炭素含量の関係は葉の重量あたり窒素含量に依存して異なっていた。次に形質予測モデルに系統情報を追加した。系統情報のみを説明変数とするモデルと系統情報と形質の両方を用いたモデルを比較すると両方を用いたモデルの予測性能が大幅に高く、近縁種間においても形質間関係が重要であることが示された。また形質のみを説明変数とするモデルと系統情報と形質の両方を用いたモデルを比較すると両方を用いたモデルの予測性能がやや高くなっており今回のモデルに含まれずかつ系統的に保存された形質の重要性もしくは系統と形質の交互作用の存在が示唆された。Friedman’s Hの算出により２つの形質間関係に対する系統の影響を検証すると一部の形質間関係ではばらつきの20%程度が系統に依存していた。例えば、草丈/樹高と葉のサイズの正の相関は裸子植物では見られなかった。これらの発見は、これまで単相関関係ばかりが注目されてきた形質間関係研究に大きなインパクトを与えるのみならず人為撹乱が形質間関係を介して生態系機能に与える影響の予測性向上や機能的多様性評価における形質選択のガイドラインの提示など、応用研究においても幅広い活用が期待される。

前年度に特定した重要な形質間関係のPartial dependence plotによる可視化を行った。その結果、形質間関係にはしばしば非線形の関係が見られることが示された。例えば草丈/樹高が1m以上の種においては草丈/樹高と種子重量の間に正の相関が見られたが草丈/樹高1m未満の種においてはそのような傾向は見られなかった。またFriedman’s Hの算出により２つの形質間関係に対する他の形質の影響を検証した。その結果、今回対象とした形質間関係においては最大で形質間関係で説明されるばらつきの30%程度が他の形質の値に依存したものであることが示された。例えば、葉の重量あたりリン含量と葉の重量あたり炭素含量の関係は葉の重量あたり窒素含量に依存して異なっていた。次に形質予測モデルに系統情報を追加した。系統情報のみを説明変数とするモデルと系統情報と形質の両方を用いたモデルを比較すると両方を用いたモデルの予測性能が大幅に高く、近縁種間においても形質間関係が重要であることが示された。また形質のみを説明変数とするモデルと系統情報と形質の両方を用いたモデルを比較すると両方を用いたモデルの予測性能がやや高くなっており今回のモデルに含まれずかつ系統的に保存された形質の重要性もしくは系統と形質の交互作用の存在が示唆された。Friedman’s Hの算出により２つの形質間関係に対する系統の影響を検証すると一部の形質間関係ではばらつきの20%程度が系統に依存していた。例えば、草丈/樹高と葉のサイズの正の相関は裸子植物では見られなかった。これらの発見は、これまで単相関関係ばかりが注目されてきた形質間関係研究に大きなインパクトを与えるのみならず人為撹乱が形質間関係を介して生態系機能に与える影響の予測性向上や機能的多様性評価における形質選択のガイドラインの提示など、応用研究においても幅広い活用が期待される。