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Analyses of evolutionary environmental adaptation by resurrecting ancestral genes
No full text最尤法・ベイス推定法などの分子系統樹推定法により祖先型遺伝子・タンパク質の配列が再現できる．これは生物の環境適応進化を実験室で検証する機会を提供する．この方法によりルシフェラーゼの発光色進化やミオグロビンの海洋再適応進化を解析した結果，化石からは得られない生化学・分子生物学的データによる進化仮説の検証が可能となった．The methods for molecular phylogeny inference, such as maximum likelihood or Bayes inference, can provide the sequences of ancestral genes/proteins. This approach makes it possible to examine the environmental adaptations of organisms in laboratory. The evolution of luminescence color from firefly luciferases and marine readaptation of myoglobins were examined with this method, and the biochemical and molecular biological data, for which fossil samples could not provide, successfully verified the hypotheses of evolution
機能分業と表現型可塑性：微生物の生存戦略に基づく増殖モデル研究
No full text本研究は、微生物の表現型可塑性と生存戦略を理解するために、機能分業システムを考慮した増殖モデルを提案し、微生物の増殖ダイナミクスを包括的に理解することを目的としている。微生物の増殖ダイナミクスは、培養時間や環境条件に応じて大きく変化する。Monod（1949）による経験的な方程式は、微生物の増殖速度と制限基質との関係を説明する古典理論だが、現実の複雑な増殖ダイナミクスを完全に捉えることはできない。そこで、本研究では微生物が形成する亜集団の機能分業を考慮に入れた新たな数理モデルを構築し、培養過程における微生物の挙動をより精密に解析することを目指した。従来の微生物培養モデルは、増殖期、定常期、死滅期の三つの期間に大別されるが、これらは微生物の増殖を十分に説明できるものではない。特に定常期は、微生物が完全に増殖を停止する期間とみなされているが、実際にはわずかな増殖や死滅が見られ、平衡状態には至っていない。また、既存のモデルは主に増殖期に焦点を当てており、培養後期における微生物の挙動はほとんど考慮されていない経緯がある。こうした状況を改善するため、本研究では、基質から得たエネルギーの分配を考慮した微生物の増殖モデルを提案し、亜集団形成とその役割についても分析を行った。本研究では、制限基質と代謝産物を含む微生物の増殖について、新たな数理モデルを提案する。このモデルでは、微生物が基質を消費して得たエネルギーを、増殖を担う集団と代謝産物を分解する集団に分け、各亜集団の役割に基づく機能分業を仮定して増殖ダイナミクスを計算した。さらに、実際の培養データを用いてパラメータ推定を行い、代謝物の蓄積が微生物の増殖に与える影響を定量的に評価した。数値解析の結果、微生物の増殖は6つの段階に分類できることが判明した。増殖期は3段階、定常期は2段階、死滅期は1段階として表され、特に死滅期後には代謝物が蓄積することで微生物の増殖能力が失われることが確認された。これにより、微生物はまず基質を急速に消費して密度を高め、その後に環境を浄化するという二段階の戦略を採用している可能性が示唆された。パラメータ依存性の探索から、微生物が基質を消費して急速に増殖する戦略と、ゆっくりと増殖しながら環境を浄化する戦略を、状況に応じて使い分けている可能性が明らかになった。さらに、代謝物の蓄積に対する感受性の違いから、微生物は耐性を持つタイプ、中程度に敏感なタイプ、非常に敏感なタイプの3つに分類されることが確認された。データ分析から、これまで曖昧だった各期間を正確に定義することができたほか、微生物が培養環境中を浄化しながらゆっくりと増殖することが示され、微生物の増殖ダイナミクスにおける表現型可塑性と亜集団形成の重要性が明らかになった。本研究により、微生物の増殖を阻害する要因や培養条件の変化に対する適応戦略を理解するための新たな視点を提供することができた。本研究の成果は、今後の微生物生態学および生物工学における応用に大いに貢献することが期待される。This study aims to propose a growth model that considers the functional division system to understand the phenotypic plasticity and survival strategies of microorganisms and comprehensively understand the growth dynamics of microorganisms. The growth dynamics of microorganisms vary significantly depending on cultivation time and environmental conditions. The empirical equation by Monod (1949) is a classical theory that explains the relationship between microbial growth rate and limiting substrates, but it cannot fully capture the complex growth dynamics observed. Therefore, this study seeks to construct a new mathematical model that considers the functional division of microbial subpopulations and aims to analyze the behavior of microorganisms during the cultivation process. Conventional microbial culture models are generally divided into three phases: the growth phase, the stationary phase, and the death phase. However, these phases do not sufficiently explain microbial growth dynamics. In particular, the stationary phase is often regarded as a period where microbial growth completely ceases, but slight growth and death exist, and equilibrium is not achieved. Additionally, existing models have primarily focused on the growth phase, with little consideration given to microbial behavior in the later stages of cultivation. To address these issues, this study proposes a microbial growth model that considers the allocation of energy obtained from substrates and analyzes the formation of subpopulations and their roles. In this study, we propose a new mathematical model for microbial growth that includes limiting substrates and metabolic products. In this model, the energy obtained by microorganisms from consuming substrates is divided between a population responsible for growth and a population responsible for decomposing metabolic products. The growth dynamics were calculated under the assumption of functional division based on the roles of each subpopulation. Furthermore, parameter estimation was conducted using actual culture data, and the impact of metabolite accumulation on microbial growth was quantitatively evaluated. Numerical analysis revealed that microbial growth can be classified into six stages: three in the growth phase, two in the stationary phase, and one in the death phase. Notably, it was confirmed that after the death phase, the accumulation of metabolic products leads to the loss of microbial growth capacity. This suggests that microorganisms may adopt a two-stage strategy, first rapidly consuming the substrate to increase their density and then purifying the environment afterward. Exploration of parameter dependencies revealed that microorganisms might switch between a strategy of rapid growth by consuming substrates and a strategy of slow growth while purifying the environment, depending on the situation. Furthermore, based on differences in sensitivity to metabolite accumulation, microorganisms were classified into three types: resistant, moderately sensitive, and highly sensitive. Data analysis allowed for the precise definition of previously ambiguous stages and demonstrated that microorganisms grow slowly while purifying the cultivation environment. This highlighted the importance of phenotypic plasticity and subpopulation formation in the growth dynamics of microorganisms. This study has provided a new perspective on understanding the factors that inhibit microbial growth and the adaptive strategies used in response to changes in cultivation conditions. The findings are expected to significantly contribute to future applications in microbial ecology and biotechnology
Study on spin-conserved electron transport and spin-amplified luminescence in spin-polarized light-emitting diodes [an abstract of dissertation and a summary of dissertation review]
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