[論文レビュー] How to partition diversity

Richard Reeve, Tom Leinster+5 more|arXiv (Cornell University)|Apr 25, 2014

Ecology and Vegetation Dynamics Studies参考文献 23被引用数 24

ひとこと要約

本論文は、遺伝的、機能的、その他の類似性タイプにわたる生物多様性を一貫した数学的枠組みで分割する手法を導入する。一般化された多様性の分割アプローチにより、サブコミュニティ同士の直接比較が可能となり、特徴的で多様性が高く、代表的なサブ集団の特定が可能である。実装は、生態学的・進化的研究への即時応用を可能にするRパッケージを介して提供される。

ABSTRACT

Diversity measurement underpins the study of biological systems, but measures used vary across disciplines. Despite their common use and broad utility, no unified framework has emerged for measuring, comparing and partitioning diversity. The introduction of information theory into diversity measurement has laid the foundations, but the framework is incomplete without the ability to partition diversity, which is central to fundamental questions across the life sciences: How do we prioritise communities for conservation? How do we identify reservoirs and sources of pathogenic organisms? How do we measure ecological disturbance arising from climate change? The lack of a common framework means that diversity measures from different fields have conflicting fundamental properties, allowing conclusions reached to depend on the measure chosen. This conflict is unnecessary and unhelpful. A mathematically consistent framework would transform disparate fields by delivering scientific insights in a common language. It would also allow the transfer of theoretical and practical developments between fields. We meet this need, providing a versatile unified framework for partitioning biological diversity. It encompasses any kind of similarity between individuals, from functional to genetic, allowing comparisons between qualitatively different kinds of diversity. Where existing partitioning measures aggregate information across the whole population, our approach permits the direct comparison of subcommunities, allowing us to pinpoint distinct, diverse or representative subcommunities and investigate population substructure. The framework is provided as a ready-to-use R package to easily test our approach.

研究の動機と目的

• 異なる生物学的分野における多様性測定の不整合を解消し、多様な多様性指標を単一の数学的枠組みに統合すること。
• 集計ベースの手法の制限を克服し、サブコミュニティ間の直接比較が可能な多様性の分割を可能にすること。
• 理論的・実証的知見の異分野間移転を支援する一貫性があり、数学的に厳密なアプローチを提供すること。
• 気候変動下での保護優先順位付け、病原体の定着源同定、環境撹乱の評価といった根本的な生態学的問題に応えること。
• 即時利用可能な計算ツール（Rパッケージ）を提供し、実践的応用を可能にすること。

提案手法

• この枠組みは情報理論的基礎に立脚し、個体間のペアワイズ類似性を組み込む一般化エントロピー測度を拡張する。
• 類似性行列を用いて個体間の関係を表現し、機能的、系統的、遺伝的距離を統合可能にする。
• 数学的整合性を保ちつつ、サブコミュニティ内およびサブコミュニティ間の寄与成分に多様性を分解する。
• 全集団に対する相対的な多様性寄与を正規化することで、サブコミュニティ間の直接比較が可能になる。
• Rパッケージとして実装され、多様性計算、分割、サブコミュニティ比較のための関数を提供する。
• 類似性をコア入力として扱うことで、機能的多様性と遺伝的多様性といった異種の多様性間の定性的比較を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 集計ベースの人口レベルの測定に依存せず、サブコミュニティ間の直接比較が可能な多様性の分割方法は何か？
• RQ2 遺伝的、機能的、系統的多様性といった異なる生物学的レベルの多様性測定を統合する数学的枠組みは何か？
• RQ3 一貫した多様性指標を用いて、サブコミュニティを特徴的で、多様性が高く、全体集団を代表するものとして特定する方法は何か？
• RQ4 この枠組みは、生態系における保護優先順位付けや病原体の定着源同定をどのように改善できるか？
• RQ5 統一された多様性分割法は、異分野間での手法と知見の移転をどのように促進できるか？

主な発見

• この枠組みは、遺伝的、機能的、系統的類似性を含む、さまざまな類似性タイプにわたって数学的に整合した多様性の分割法を提供する。
• 既存の手法とは異なり、集計バイアスを回避するため、サブコミュニティ内およびサブコミュニティ間の成分に多様性を分解することで、サブコミュニティ間の直接比較が可能になる。
• 特徴的で多様性が高く、全体集団を代表するサブコミュニティの同定が可能になる。
• 類似性を基本入力として扱うことで、機能的多様性と遺伝的多様性といった質的に異なる多様性の比較が可能になる。
• 即時利用可能なRパッケージとして実装されており、生態学的・進化的研究への即時応用を可能にする。
• 長年の多様性測定の不整合を解消し、生物多様性科学の共通言語を可能にする。