複雑細菌群集の時系列データを用いた安定性予測と操作実験による群集動態の制御

使用复杂细菌群落的时间序列数据，通过稳定性预测和操纵实验来控制群落动态

• 批准号: 20J23344
• 负责人: 藤田 博昭
• 金额: $ 1.6万
• 依托单位: Kyoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-24 至 2023-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20J23344/
• 关键词: 細菌群集; 時系列データ; 安定性; 動態制御; 生態学; 生物群集動態; 非線形力学; 予測

本研究では、細菌群集動態にしばしば見られる急激な変化を、生態学の理論を踏まえて予測を行った。野外環境下、実験環境下の両方において、細菌群集の組成は急激に変化することが報告されてきた。生態学において、急激な変化は (1) 安定状態間の遷移、(2) 高次元アトラクタ内の大きな状態の移動があげられる。特に(1) においては、生物群集の安定性を定量することで、遷移がしやすいかどうかを判断することが可能となる。近年において、(1)と(2)を前提においたEnergy landscape analysisとEmpirical Dynamic modellingと呼ばれる手法が提案された。そこで、生態学理論の枠組みをとらえることができるそれら2つの手法を用いることで、群集の変化メカニズムの理解、それを踏まえた群集動態の予測を行った。予測を評価するためには、反復のある様々な条件を比較する必要がある。そこで、それぞれ8個の反復を持った6つの異なる処理をほどこした、のべ48の細菌群集を設計し、110日間の時系列データを取得した。この時系列データに対して、Energy landscape analysisとEmpirical Dynamic modellingを適用し、安定性を定量して群集の変化量と群集組成が半分以上変化した時間点の予測を行った。その結果Energy landscape analysisから算出した安定性は変化量、大きな組成の変化点をある程度予測できることが示された。一方で、Empirical Dynamic modellingの安定性は、予測精度はよくないものの、大きな変化がおこる時の閾値について見ると、不安定となる理論値に相当した。以上の結果から、生態学理論を用いることで群集動態の予測を行えることが示唆された。

This study aims to investigate the dynamics of bacterial colonization and predict the changes in ecological theory. The composition of bacterial communities in the field and in the environment is rapidly changing. Ecological change, rapid change is (1) the transition between stable states,(2) the transition between large states in high-dimensional change. In particular (1), the stability of biological communities is quantified, and migration is judged. In recent years, Energy landscape analysis and Empirical Dynamic modelling have been proposed on the premise of (1) and (2). The theory of ecology is composed of two parts: one part is the theory of ecology, the other part is the theory of ecology. Pre-evaluation 8 times a day, 6 times a day, 4 times a day, 8 times a day, 6 times a day, 4 times a day, 6 times a day, 7 times a day, 8 times a day, 8 times a day, Time series analysis, Energy landscape analysis, Empirical Dynamic modelling, stability, quantitative cluster analysis, cluster composition, time point prediction The results of Energy landscape analysis show that the stability and the composition of the system are different. The stability of Empirical Dynamic modelling is equivalent to the theoretical value of prediction accuracy. The above results are applied to the prediction of cluster dynamics.

项目成果

生物間相互作用の有向グラフ分析と群集動態

生物相互作用和群落动态的有向图分析

• 发表时间: 2020
• 作者: Yugen CHEN;Fumitaka ISHIWARI;Keita FUCHISE;and Takanori FUKUSHIMA;Hagino Kouichi,Yarita Keigo,Negishi Kousuke,Oono Kenji,Hayashida Mitsuki,Kitajima Masatoshi,Kohmura Takayoshi,Tsuru Takeshi,Tanaka Takaaki,Uchida Hiroyuki,Kayama Kazuho,Amano Yuki,Kodama Ryota,Takeda Ayaki,Mori Koji,Nishioka Yusuke,Yukumoto Masataka,Hida ;小野 智寛，阿部 佑志，石田 裕太郎，柴田 智広，田向 権;藤田博昭
• 通讯作者: 藤田博昭