1 of 1

学習資料「一家に1枚」

Tree of Lifeは完成するのか?

Tree of Life

理想のToLとは…

  • 全生物種(現存・絶滅・未発見)を含む
  • 正確な祖先 – 子孫関係を時間付きで再現

完璧なToLの実現可能性

現実的なToLの構築

ToLの利用

完璧なToL実現の障壁

  • 観測限界:� 未発見種・絶滅種の欠測. � 全宇宙標本は入手不可能, シーケンシングのエラー
  • 生物学的複雑性:� 変異メカニズムの未解明要素� 新たなメカニズムが発見されると再定義
  • 理論的限界� 水平伝播等は木で表現できない� 外群が存在しない, 完全な進化モデルはない
  • 計算限界�全探索の探索空間は天文学的.� 

全生物

🧬

諸問題を完璧に解決するには…

進化を�直接観察!

  • タイムマシンの作成(過去を直接観察)
  • 宇宙の再創造(完全シミュレーション)
  • 神格化・独裁国家の設立(絶対的な正解を用意)

基本方針

  • 全生物ゲノムの網羅的取得
  • 与えられたデータと目的・誤差許容の下で最も適切を描く
  • ToL v1.0.0 … 逐次的アップデートとバージョン管理の枠組みを構築

構築の流れ

  1. 大規模ゲノムデータの収集�既知の現存種ゲノムを可能な限り網羅的に読む
  2. 近縁種ごとに系統樹の構築(逐次的にアップデート) 近縁種ごとに計算を分けることで、計算リソースの削減につながる� 近縁種の特徴を踏まえたパラメータや戦略 (γ-centroid, 系統ネットワーク)
  3. 複数の系統樹を統合�系統樹の分割統治作成
  4. 多次元データの統合�配列に加え、形態・生態・ゲノム構造�の情報を組み合わせる
  5. 巨大ToLが高精度で完成 🎉�この流れを繰り返して適宜アップデート

発展的要素

  • ネットワーク表現の導入 → 水平伝播や交雑を含む複雑な進化史を反映
  • 絶滅種の再構築 → 絶滅種・未発見種の推定、分布推定
  • 不確実性の可視化 → 分岐の揺らぎを統計的に表現する

3班 金指・武田・鬼塚・伊藤・磯貝・太田垣

構築したToLの活用方法

  1. 進化史・祖先の理解
    • 祖先形質の推定:系統樹上で形質の変化をモデル化
    • 祖先配列の復元:DNA/タンパク質配列を構成
    • 初期進化の解明、分子進化・生命進化の再現
    • ex) ミトコンドリアの起源は?いつ共生?

  1. 古生物・環境研究
    • 系統分岐と地層・同位体のデータを�比較して、環境変動を復元
    • 生物の存在時期から環境の予測

  1. 機能推定
    • 系統上の位置関係を基に、�未知遺伝子やタンパク質の機能を予測
    • ウイルスの感染予測 ex) COVID-19

  1. 研究の共通フレーム
    • 形質や環境特性をToLにマッピングすることで�研究間での比較や再現性のある参照枠として活用
    • データベースの更新に伴うバージョン管理も必須

  1. 未来予測
    • 過去・現在の知見からToLの今後を予測
    • 形質や環境特性を予測

系統樹の起源は?

右の図は、1837年にダーウィンが残した最初の進化系統樹のスケッチです。図の左上にある“1”が祖先種を表していて、そこから枝分かれしていく線が進化の過程を示しています。枝の先にアルファベットが書かれているところは、現在も生き残っている種を意味します。一方で、文字がない枝の先は絶滅してしまった系統を表しています。つまりダーウィンは、この段階で既に“共通の祖先から多様な種が分岐して、さらに多くは絶滅する”という進化の基本的な考え方を示していたわけです。

[Konno et al., Nat. Biotech., 2022]