[論文レビュー] Linking evolutionary and ecological theory illuminates non-equilibrium biodiversity

Andrew J. Rominger, Isaac Overcast+4 more|arXiv (Cornell University)|May 12, 2017

Genetic diversity and population structure参考文献 16被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、次世代シーケンシングデータからの集団遺伝学的推定とマクロ生態学的パターンを統合することで、非平衡の生物多様性ダイナミクスを理解するための生態学的・進化的理論の統合を提案する。尤度に基づく検定と共同遺伝-構成モデルを用いることで、系統の年齢と豊度の負の相関を通じて非平衡状態を同定し、均衡モデルでは捉えきれない生態的・進化的プロセスが生物多様性の変化を駆動していることを明らかにする。

ABSTRACT

Whether or not biodiversity dynamics tend toward stable equilibria remains an unsolved question in ecology and evolution with important implications for our understanding of diversity and its conservation. Phylo/population genetic models and macroecological theory represent two primary lenses through which we view biodiversity. While phylo/population genetics provide an averaged view of changes in demography and diversity over timescales of generations to geological epochs, macroecology provides an ahistorical description of commonness and rarity across contemporary co-occurring species. Our goal is to combine these two approaches to gain novel insights into the non-equilibrium nature of biodiversity. We help guide near future research with a call for bioinformatic advances and an outline of quantitative predictions made possible by our approach.

研究の動機と目的

• 人為的圧力下での非平衡ダイナミクスが生物多様性に与える影響を理解するための不足している知見を補うこと。
• 歴史的ダイナミクスとメカニズム的要因を隠蔽する、均衡に基づく生態学的・進化的理論の限界を克服すること。
• マクロ生態学的パターンと集団遺伝学的推定を統合したフレームワークを構築し、非平衡プロセスの検出を可能にすること。
• 集団拡大や系統の年齢-豊度関係といった遺伝的サインを通じて、非平衡状態の検出を可能にすること。
• 次世代シーケンシングデータに裏付けられた理論的予測とバイオインフォマティクスの進展を活用して、今後の研究を導くこと。

提案手法

• 理論的モデルと観察された種の豊度分布の適合度を評価するため、エティエンヌの正確検定の拡張版である尤度に基づくzスコアを用いる。
• 中立的および統計的生物多様性理論を帰無仮説モデルとして採用し、デモグラフィックドリフトまたは統計的均衡を仮定して、実証データと比較する。
• 集団遺伝学的モデルとコミュニティ構成理論を統合し、共同遺伝-構成モデルフレームワークを用いて非平衡ダイナミクスを検出する。
• 次世代シーケンシング（NGS）データを用いて、集団拡大、選択、分岐レートのゲノムワイドなシグナルを抽出する。
• 系統の年齢と豊度の相関を検討することで非平衡をテストし、非平衡条件下では負の相関が期待される。
• モデル選択において集団拡大モデルが静的モデルを上回ることで、非平衡な生態的・進化的ダイナミクスが示唆される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 生態学的・進化的理論をどのように統合することで、生物多様性における非平衡ダイナミクスを検出できるか？
• RQ2 コミュニティが生態的または進化的に均衡状態でないことを示す遺伝的および人口動態的サインは何か？
• RQ3 急速な種分化やスイープスチーツ移住といった非平衡プロセスは、集団遺伝学的データにどのように検出可能なシグナルを残すか？
• RQ4 従来の均衡に基づくモデルと比較して、共同遺伝-構成モデルは非平衡コミュニティダイナミクスの検出をどのように改善できるか？
• RQ5 進化的な緩和と歴史的プロセスは、現代の生物多様性パターンにおける非平衡シグナルを曇らせる役割を果たすか？

主な発見

• 非平衡な生態的コミュニティは非平衡な進化的変化を促進し、系統の年齢と豊度の負の相関を生じる。これは遺伝的データから検出可能である。
• 非平衡コミュニティでは、集団拡大モデルがデモグラフィック的に安定したモデルを上回るモデル選択が得られ、動的構成プロセスを示す。
• 種分化とスイープスチーツ移住は、非平衡条件下で類似した集団遺伝学的シグナル（例えば、急速な集団拡大）を生じるため、共同モデリングなしでは同定が困難である。
• 新しい生態的戦略を急速に生成する進化的プロセスは、生態系を均衡から逸脱させ、ゲノムデータにおける強力な選択と急速な分岐のシグナルを引き起こす。
• 進化的な人口動態的均衡（過去の非平衡フェーズを忘れてしまう状態）は、化石記録データがなければ検出できず、これは現在の分子的手法における主要な限界を示している。
• 高スループットシーケンシング、高度なバイオインフォマティクス、理論的モデリングの統合により、非平衡ダイナミクスの堅実な検出が可能となり、保全および生物多様性科学の今後の道筋が開かれる。