目次。
- 目次。
- Twitterと学術論文。
- 論文版はてなブックマーク。
- Cooperation mitigates diversity loss in a spatially expanding microbial population
- Transient invaders can induce shifts between alternative stable states of microbial communities
- Emergence of alternative stable states in microbial communities in a fluctuating environment
- Strength of species interactions determines biodiversity and stability in microbial communities
- Higher Temperatures Generically Favor Slower-Growing Bacterial Species in Multispecies Communities
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Twitterと学術論文。
研究者界隈で、学術論文Tweetが行き交っているのをよく見る。多くの場合、自身の論文の宣伝。それ以外にも、自分が読んだ論文をTwitterで投稿する例もよく見かける。
読んだ論文Tweetする利点。
論文を読むモチベ維持。
僕は、論文を読むのが苦手。「研究者は、一日に何本もの論文をスラスラ読めなければいけない」って言うが、僕はまだまだその域に達していない。練習が必要。
コツコツ系のモチベ維持は、SNSなんかで自分がやっていることを発信するのがいいらしい。ダイエットとか、ランニングとか。この効果を応用して、自分が読んだ論文をTwitterに投稿して、モチベを維持する大学院生を見かける。
自分の興味が他の人に伝わる。
論文選びは、自分の興味がある事柄か、自分の研究に関係ありそうな事柄をもとに行われることが多いと思う。そして、読んだ論文のタイトルをTwitterで投稿することは、自分の興味がある事柄の公開リストを作っているようなものであると思う。
逆に他人の「読んだ論文Tweet一覧」を眺めれば、この人がどんなことに興味があるだとか、どんな知識があるだとか、これからどんなことがしたいだとか、容易に把握することができる。
コネができるかも。
「何かを調べる」っていうのは、研究者にとって大事な仕事の1つだと思う。そして、みんな無意識に何かを調べる能力がついていると思う。そして、調べる対象には、自分自身も入っていて、これはあくまで僕の勝手な思い込みであるが、「エゴサ」している研究者は、多いような気がする。
Twitterに読んだ論文のタイトルをひたすら投稿し続ければ、エゴサしている他の研究者の目につき、それきっかけでコネができる可能性がある。研究者の世界は、ゴリゴリの「コネの世界」なので、案外こういった地道な種まきが大事だと思う。
読んだ論文Tweetが力不足だと感じる点。
あくまで、Twitterだけを使ったら力不足であるという意味。Mendeleyとか使えば、力不足な点は補える。
後から見返すのがちょっと大変。
Twitterって、論文Tweetの他に何気ない日常のTweetも投稿するので、後で読んだ論文のタイトル一覧を見返したいって時にめんどくさい。論文Tweetにハッシュタグをつけておく方法や論文専門のアカウントを開設するっていう方法もあるが、ちょっと手間。
読んだ内容を忘れる。
Tweetできる文字数は制限されているので、Tweetの内容は、せいぜい論文タイトルとちょっとした説明のみ。それだと後から見直した時に論文の内容が思い出せない。
人に論文を読んだことは伝わるが、その詳細は伝わらない。
折角、読んだ論文Tweetをするのだから、その論文について他の人に簡単な説明をしたいところ。しかし、Twitterには文字制限があるので、満足に説明することができない。スレッドで繋げれば、出来ないこともないが、見にくい。
論文版はてなブックマーク。
はてなブックマークは、本来、ブラウザに保存するwebサイトのブックマークをネット上で共有するというサービスのこと。
その「はてなブックマーク」をもじって、「論文版はてなブックマーク」。読んだ論文の内容を短めにブログにまとめようという魂胆である。ブログに読んだ論文の内容をまとめるのは、大昔からある話であるが、どっちかというと一記事で一つの論文を紹介するっていう手法が多いような気がする。
Twitterのような手軽さ、ブログのような詳細さ、そして検索のしやすさ（ブログ内検索）のいいとこどりをするのであれば、一つの記事に複数の論文を短めに紹介するのがいいのではないかと思う。
加えて、論文は読むだけだと大体、内容を忘れるので、読んだ後に自分の言葉で短めに内容をまとめることはいいことだと思う。
他の人に伝えると言いつつ、以下の文章は、完全に備忘録...。
Cooperation mitigates diversity loss in a spatially expanding microbial population
著者・掲載誌。
Saurabh R. Gandhia, Kirill S. Korolev, Jeff Gore
PNAS（2019年10月）
内容。
遺伝的な多様性をもつ微生物集団が新規の領域に拡大していくとき、連続的な「創始者効果」によって、遺伝的浮動が大きくなって、その多様性が失われる確率が高くなる。けれども集団内に共同関係が成り立っていたら遺伝的な多様性はあんまり減少しないよ、という論文。
2種類の酵母を混ぜて、ひたすらマイクロプレートで培養して、一部を隣のウェルに継代して、また培養して、、、っていうのをひたすら繰り返し。一つのウェル内の状態は均一なので、2種類の酵母のコロニーが拡大している状態を解析しやすくしている。ひたすら継代培養で大変そうって思ったが、何やらロボットを使って自動でやっているっぽい。
そして論文のタイトルにもなっている共同関係は、「アリー効果」で議論している。ガラクトースを炭素源とする培地では、細胞濃度が増えても増殖率は上がらないが、スクロースを炭素源にした場合、細胞濃度の増加に従って、増殖率が上がる。つまり、ガラクトース培地では2種の酵母の共同関係は低い（アリー効果が低い）が、スクロースの場合、2種の共同関係が高い（アリー効果が高い）ということができる。
共同関係が高い状態と低い状態で2種類の酵母を1:1で混ぜて、継代培養し、拡大しているコロニーの先端部分（最初のウェルから一番遠いウェル）の酵母の比率を調べてみる。そうすると前者の条件では、酵母の比率は、ほぼ一定に保たれていたが、後者は、実験するごとにばらばらになって、時々、片一方が絶滅してしまうことが分かった。
実は、この論文ではガラクトース、スクロースの他にグルコースでも実験を行っている。結果は、ガラクトースの結果とスクロースの結果を足して2で割った感じ。ガラクトースでは共同関係が高くて、グルコースではまあまあで、スクロースでは低い、、、これを定量的に取り扱うために「継代されたウェルが一定以上の細胞濃度になるまでの速度」を「フィッシャー方程式から得られるフィッシャー速度」で割った値(Pushedness)を導入している。Pushednessと有効集団サイズには相関関係があり、有効集団サイズは遺伝的浮動の指標になり得るので、新たに考案したPushednessを用いれば、遺伝的多様性の安定性などの指標になるのではないかと著者らは考えている。
それに加えて、遺伝的多様性を減少させる2つの要因：自然選択による要因と遺伝的浮動による要因に関して、色々と調べている。マイクロプレートのウェルの位置を横軸、細胞濃度を縦軸にすると、スロープみたいなグラフになる。そのスロープ長を横軸、継代されたウェルの細胞濃度が一定以上になる速度を縦軸にして、各時間におけるデータをプロットして矢印でつないでみると、自然選択に起因する場合、状態が刻々と変化するが、遺伝的浮動に起因する場合、状態は一時的に変化するものの、最終的には元の平衡点に戻ってくることが見て取れる。これを使えば、遺伝的多様性減少の原因をはっきりさせることができる。
弱い「アリー効果」を表す第3の状態（グルコースがそうかも）で実験すれば、違った現象が見られるかも。共同関係が低い状態だと高い状態と比べて、環境摂動の影響を受けやすいので（有効集団サイズが小さいから）、拡散速度も速いはずである。けれども実際に拡散速度を測っても両者に有意な差は見られなかったらしい。はっきりとした理由は不明。
Transient invaders can induce shifts between alternative stable states of microbial communities
著者・掲載誌。
Daniel R. Amor, Christoph Ratzke, Jeff Gore
BioRxiv（preprint 2019年6月）
内容。
安定状態にいる生物集団に新たな種が侵入し、その侵入が失敗したとしても、集団の状態は別の安定状態に永続的に遷移するよって論文。
使っているのは、2種類の微生物。一方は、酸性条件化で良く増えて、かつ系内のpHを酸性に持っていく作用がある（微生物A）。他方は、アルカリ性条件下で良く増えて、かつ系内のpHをアルカリ性に持っていく作用がある（微生物B）。初期状態におけるこの2種の微生物の混合割合によって、終状態がほぼ微生物A＋酸性状態、ほぼ微生物B+アルカリ性状態という2種類の安定状態に分岐する。
ほぼ微生物A＋酸性状態に侵入者「微生物C」を加えると、微生物Cの濃度はちょっとだけ増えるが、すぐさま系から排除されてしまう（侵入失敗）。しかし、微生物Cの侵入によって、急激に微生物Bの濃度が上がって、微生物Aと微生物Bの濃度が逆転する。最終的には、侵入者「微生物C」が系から排除されているにも関わらず、終状態は、ほぼ微生物B＋アルカリ性状態という始状態とは違った安定状態に永続的に収束する。
実は、この侵入者「微生物C」は、微生物Aと同様に酸性条件下で良く増えるが、微生物Bのように系内のpHをアルカリ性に振る性質がある。系内がほぼ微生物Aで占められていれば、系のpHは酸性側に偏っている。その状態で侵入者「微生物C」を加えると、微生物Cはどんどん増え始めるが、自身の影響で系内はアルカリ性に傾き始める。アルカリ性条件下における微生物Cの増殖率は、酸性条件下よりも低く、微生物Cの数は少しずつ減っていく。系のpHがアルカリ性に傾いたことによって、微生物Bが増え始め、それにより一気にpHがアルカリ性側に振り切って、最終的には微生物A、侵入者「微生物C」はほぼ系から排除され、終状態は、ほぼ微生物B＋アルカリ性状態という別の安定状態に永続的に遷移する。
集団の安定状態を別の安定状態に永続的に遷移させるために必要な（一過性の）侵入者の条件は、
- 侵入によって、系の環境を大きく変える能力
- 侵入初期の環境条件が侵入者にとって有利
- 侵入によって変化した環境条件が侵入者にとって不利
この論文では、この実験に対応する簡単な数理モデルを構築して、シミュレーションも行っている（僕がやっている研究と結構近くて、親近感がある）。
先ほどまでは2種類の微生物を人為的に混合した「つくられた系」であったが、論文の最後に、これが自然界でも起こるのか調べている。近所から土を取ってきて、それをひたすら継代していったら、培養液に含まれる微生物種のそれぞれの濃度は、いくつかの安定状態に収束する。そして、複数の安定状態の1つを選び、侵入者となる新たな微生物を加えると、その微生物は最終的に侵入に失敗して、系から取り除かれるが、「自然由来の系」の状態は、先ほどの「つくられた系」と同様に別の安定状態へと永続的に遷移することが確かめられた。
腸内細菌がヒトの健康に多大な影響を与えているのはよく知られている。悪い腸内環境を改善するために、乳酸菌とかを食事から取り入れるのが流行っているが、効果が微妙なことがある。これは、腸内環境の「安定状態」を考慮にいれていないからでは。この研究が進めば、（一過性の）侵入者みたいなもので、ヒトの腸内環境を「健康な状態」という安定状態に永続的に遷移させることができるかも。
Emergence of alternative stable states in microbial communities in a fluctuating environment
著者・掲載誌。
Vilhelm L.Andersen Woltz, Clare I. Abreu, Jonathan Friedman, Jeff Gore
BioRxiv（preprint 2019年6月）
内容。
環境変動と生物集団の状態に関する論文。微生物の共培養とシミュレーションによって、実験と理論の両面からアプローチしている。変動している環境変数が他の環境変数と相関関係がなく、非線形でなければ（Lotka-Volterra方程式で、定数項で与えられる変数であれば）、ある環境変数を周期的に変動させることによって得られる集団のダイナミクスは、振動している環境変数を時間平均でずっと固定していた場合のダイナミクスと一緒だよっていう結論。コンピュータで微分方程式を解くのに使われるオイラー法を思い浮かべれば、納得すると思う。
使っているのは、増殖速度の速い微生物Aと増殖速度の遅い微生物B。微生物Bの増殖速度は遅いが、微生物Aと混ぜて、ずっとほっておくと微生物Bが集団を占めるっぽい。低い希釈率で継代培養すると微生物Bが集団を占めて、高い希釈率で継代培養すると微生物Aが集団を占める。そして、高い希釈率、低い希釈率で交互に継代培養した場合は、初期状態での微生物AとBの割合によって、集団が微生物Aになる状態、微生物Aになる状態という2つの安定状態に収束する。
その後、高い希釈率と低い希釈率の平均をとった「まあまあな希釈率」で希釈率を固定して、継代培養を行っている。結果は希釈率を毎回、高い、低いと変動させたときのダイナミクスと同じ。
また希釈率を変動させて、増殖速度の速い新たな微生物Cと増殖速度の遅い微生物Bを継代培養すると両者は共存する。そして、この結果は、時間平均を取って希釈率を固定した場合と一致している。
実験とあわせて数理モデルを構築してシミュレーションも行っている。シミュレーションの場合も、希釈率を変動させて得られる結果と時間平均を取って希釈率を固定させた場合の結果は一致している。
最後にこれが3者の系でも成り立つかどうかを微生物A、B、Cを共培養して確かめている。2者の場合は、微生物Aが集団を占めるか、微生物Bが集団を占めるかの2つの安定状態を考えていたが、3者の場合は、微生物AとCが集団を占めるか、微生物BとCが集団を占めるかの2つの安定状態を考えている。
この研究は、従来の生物理論にありがちな曖昧な仮定することなしに環境変動がどのように集団に影響を与えるか調べている。またシンプルな数理モデルを使って、実験を理論的に説明することができた。
近年の気候変動によって、環境変動による生態系への影響に関する関心が高まっている。この研究は、環境変数が時間に線形であるものを扱った。そして、現実の系において、このような環境変数を識別することができたなら、環境変動による生態系のダイナミクスを予想する糸口をつかめるのでは。時間に線形な環境変数は、単純な系に大きな影響を及ぼすが、より複雑な系の場合、冪指数の高い項が影響を及ぼすかも。
Strength of species interactions determines biodiversity and stability in microbial communities
著者・掲載誌。
Christoph Ratzke, Julien Barrere, Jeff Gore
Nature Ecology & Evolution （2020年2月）
内容。
生物種間の相互作用の強さが系の多様性や安定性を決めているという論文。この論文では、系内の栄養濃度が高くなるほど、種間の相互作用が強くなり、それによって系の多様性や安定性が低下すると主張している。ある生物種の代謝反応によって物質が消費・生産されることにより、周辺の環境が変化して、それが他の生物種に影響を与えることをこの論文では「相互作用」と言っている。
低栄養液体培地と高栄養液体培地でそれぞれ微生物を培養し、培養後に微生物を取り除く。その後、微生物を取り除いた培地で別の種類の微生物を再び培養する。低栄養の場合、一度培養に使った培地で再び培養すると、微生物はあまり増えないが、再培養の前に栄養を補給しておけば、微生物は増える。一方で、高栄養の場合、再培養をすると、栄養を補充している・していないに関わらず微生物はあまり増えない。これは、高栄養下で微生物を培養すると、代謝によって系内の環境が大きく変わったこと（相互作用が強くなったこと）が原因であると考えられる。この論文では、系内のpHを軸に環境変動を定量している。また高栄養条件・低栄養条件で2種類の微生物を共培養すると、低濃度条件の方が共存しやすいということが分かった。ちなみに高濃度状態であっても、pHの緩衝材を加えておけば、多様性の減少（一方、もしくは両方の種が絶滅）を抑えることができる。
その後、そこら辺の土をほじくり返して、そこにいる微生物を高栄養・低栄養条件で培養すると、低栄養条件の方が種の多様性が保持されていて、ダイナミクスも安定しているということが分かった。また、これは簡単な数理モデルを元にしたシミュレーションでも同じ結果になる。
ここまでは、系の多様性の話。次からは、系の安定性の話。継代培養開始後、各時刻におけるバイオマス量、環境（今回はpH）の標準偏差を調べると、高栄養条件で継代培養する方が低栄養条件に比べて、両者の標準偏差が高くなることが分かった。また低栄養条件では、時間が経っても、各生物種の存在比率に大きな変化はないが、高栄養条件の場合、各生物種の存在比率は、時間経過とともに大きく変わるということが分かった。
時々、系の安定性と多様性は、因果の関係にあると語られることがあるが、実はそうではないかもしれない。種間の相互作用の強さ（因）が系の安定性と多様性の双方（果）に影響を及ぼしているのではないか。
高カロリーの食事ばっかり摂っていると、腸内が高栄養状態になって、腸内細菌の多様性と安定性が崩れるかも。
Higher Temperatures Generically Favor Slower-Growing Bacterial Species in Multispecies Communities
著者・掲載誌。
Simon Lax, Clare I. Abreu, Jeff Gore
BioRxiv（preprint 2019年10月）
内容。
温度が共培養にどのような影響を与えるか実験・理論の両面から調べた論文。ある温度で比増殖率が高い微生物と低い微生物を共培養すると比増殖率が高い微生物が集団の大部分を占める。温度を上げて、共培養するとどうなるのか…。予想に反し、比増殖率の低い微生物がよく増え、集団の大部分を占めるようになる。
一見、直感に反するように思えるが、Lotka-Volterraの競争方程式を眺めれば、この結果を理解することができる。比増殖率は温度上昇に伴って増加するが、この比増殖率は増殖阻害項にもかかっている。比増殖率が増えるにしたがって、増殖阻害効果も大きくなるので、温度を上げるほど、比増殖率の低い微生物に有利になる。
この論文では、Lotka-Volterraの競争方程式の死滅項（継代培養では希釈に対応する項）を阻害係数に取り込んで、新たな阻害係数として定義していた。この新たな阻害係数は死滅項と比増加率の関数。死滅項が低くて、温度が高ければ、比増加率の低い微生物がよく増えるということが分かる。
その後、様々な微生物を用いて共培養を行い、この仮説がほとんどの場合に当てはまるということを示していた。
その後、3者の共培養を行い、2017年に発表した論文で提唱された2種間の相互作用をもとに、より複雑な系で微生物がどのような集団形成を行うのかを推定するアルゴリズムが温度を変化させても成り立つことを実証していた。この論文は、まだ読んでいないので、アルゴリズムの詳細は分からないが、とりあえず実験と理論が一致しているそう。ちなみに3者を培養すると、2者の共培養の結果と同様に、低温では比増殖率の高い微生物が集団を占め、中間の温度では比増殖率が中間の微生物が集団を占め、高温では比増殖率が低い微生物が集団を占める。
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