適応度進行波モデルと集団遺伝学に基づくクローン干渉を伴う適応進化の解明

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既存のクローン干渉の理論研究は、非常に単純なモデルに留まっている。より現実的な状を考えるために、集団内に協力的な相互作用が存在するモデルや環境パラメータが時間・空間に依存するようなモデルを考え、数値シミュレーションによって、それらの効果が遺伝的多様性に及ぼす効果を調べた。また、本研究の主眼はクローン干渉にあるが、類似の効果が空間拡大をする集団においても見られることが、過去の理論的研究から示唆されている。このことを実データに基づいて検証するために、空間拡大する集団の例として、英国におけるコロナウイルスの遺伝的データを解析し、遺伝的多様性に関する特徴量を解析した。予備的な解析結果ではあるものの、クローン干渉や空間拡大の理論から期待される振る舞いを確認することができた。また、空間的な遺伝情報をシステマティックに解析するために、隠れマルコフモデルに基づく新しい集団遺伝学的統計手法を開発した。従来の集団遺伝学的統計手法は、現在のサンプルから過去の遺伝的多様性を推定する、つまり時間的に逆方向の統計手法(coalescent theory)である。この手法はコロナウイルスのようなサンプル数が多い状況では計算コストが非常に大きくなるという欠点をもつ。一方で、今回開発した手法は、通常の時系列解析のように時間的に順方向の解析であり、サンプル数が大きい状況でも比較的小さい計算コストで推定を行うことができる。得られた結果の一部は、アメリカ物理学会 March meeting 2023において発表した。