ネットワークトポロジー解析による環境微生物キーストーン種の推定 / Estimation of keystone species in environmental microbiota by network topology analysis

微生物群集の解析およびネットワーク解析の技術はここ十数年で発達してきているが、二つを組み合わせて微生物群構造解析発展させた報告事例は少ない。本研究では、複雑な生態系を読み解くために非線形相関解析の手法である「PCA-PMI」と潜在的なジオメトリを検出できる配置アルゴリズムである「coalescent embedding」を融合させたネットワーク解析で、微生物間の相互関係を定量評価した。さらに、トポロジー解析によって微生物間の相互作用の中心となる構造コア（キーストーン種）の推定手法の確立を行なった。実際に、バルキングの発生する活性汚泥サンプルに適用し、汚泥の沈降特性を示すDSVI指数と微生物群集構造との関連性の調査を行い、構造コアの推定や堅牢性評価を行うことでその妥当性を示すことを目的とし、研究を遂行している。

Although techniques for microbial community analysis and network analysis have been developed in recent decades, there are few reported cases of combining this two approach to develop microbial community structure analysis. In this study, we quantitatively assessed the interrelationships between microorganisms using network analysis that combines PCA-PMI, a nonlinear correlation analysis technique, and coalescent embedding, a configuration algorithm that can detect potential geometries, to decipher complex microbial ecosystems. Furthermore, topology analysis was used to establish a method for estimating the structural core (keystone species) that is central to microbial interactions. This research is actually being carried out by applying the method to activated sludge samples where the bulking problem occurs, to investigate the relationship between DSVI index, which indicates the sedimentation characteristics of sludge, and microbial community structure, and to validate the method by estimating the structural core and evaluating its robustness.