ザゼンソウの発熱形質が遺伝的多様性に与える影響の解明

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植物の発熱形質が寒冷適応に寄与した痕跡を現在の分布情報から検出するために、発熱するザゼンソウとほとんど発熱しないヒメザゼンソウを対象として、機械学習アルゴリズムに基づくMaxEntを用いた生態ニッチモデリングによって生育適地の推定を実施した。多重共線性が強く見られる変数を除いた5つの環境変数を用いることで高い精度で現在の生育適地を推定し、分布の決定に最も寄与する環境要因が両種とも冬期の降水量が重要であることを明らかにした。発熱するザゼンソウでは冬期の降水量が多いほど生育確率が上昇し、ほとんど発熱しないヒメザゼンソウでは一定の降水量以上では生育確率が上昇することなく、頭打ちとなった。さらに2種の間で見られた生育適地の分布の詳細な比較と統計的な差異の解析を行った。予測されたモデルから生育適地の広さを定量したところ、現在よりも寒い最終氷期から現在よりも温かい間氷期、現在と時代が進むにつれて、発熱するザゼンソウでは生育適地が狭くなる傾向、ほとんど発熱しないヒメザゼンソウはおおよそ生育適地が維持されていた。いっぽうで、最終氷期から間氷期にかけて、ヒメザゼンソウの方がより生育適地の重なりが少なかった。日本各地のザゼンソウ、ヒメザゼンソウに対して次世代シーケンサーを用いた葉緑体のrbcLとpsbA-trnH領域の配列決定と、核のSNP情報をゲノムワイドに得られるMIG-seq法を実施した。葉緑体、核ともに発熱するザゼンソウでより遺伝的多様性が高いことが示された。ザゼンソウの地点とサンプル数を追加してRAD-seqを実施した。これによってより多くのSNPを得ることができた。このゲノム上の位置を特定するためのリファレンスとして、ザゼンソウのゲノムシーケンスおよびアセンブルを実施し、ほぼ全長のゲノムを決定することができた。