Skip to content

研究

論文が出版されました⑥

論文が出版されました.

沖縄県の海底洞窟から見つかったクモヒトデの新種を記載したという論文です.

残念ながら(?)海底洞窟だけではなく,付近の海底環境からも見つかっているので,

海底洞窟環境の固有種というわけではありませんが,

沖縄からもまだまだ新種が見つかる事に驚きました.



棍棒状の触手鱗を持つ事にちなみ,Ophioconis claviculataと名付けました.

Okanishi, M*,  Fujita, Y. (2018b) “A new species of Ophioconis (Echinodermata: Ophiuroidea) from Ryukyu Islands, southwestern Japan”. Proceedings of the Biological Society of Washington. 131(1): 163—174.

Linkはコチラ

ちなみに,今回論文を掲載してもらったPBSWは,

伝統のある分類系の雑誌で, 憧れがあったので,素直にうれしいです.


論文が出版されました➄

論文が出版されました.

腕の先っちょだけが分岐する,サキワレテヅルモヅル属(Astroclon)という珍しい属の分子系統解析を行ったところ,同科の他のいかなるグループとも遠縁であることが分かりました.また,主要な近縁種の形態観察から,これまでに注目されてこなかった形態によっても他の属と区別できるため,本属は独立した亜科とする事が妥当,と結論し,新亜科Astrocloninaeを記載しました.
 

Okanishi, M*,  Fujita, T. (2018)

“Description of a New Subfamily, Astrocloninae (Ophiuroidea: Euryalida: Gorgonocephalidae), Based on Molecular Phylogeny and Morphological Observations”.

Zoological Science. 35(2): 179—187.
 

Linkはコチラ

 

本研究で扱ったサキワレテヅルモヅルは,以前マイナビニュースで取り上げてもらった「分類学者が選ぶ! 好きなテヅルモヅ ルベスト3」の2位にランクインさせてもらったグループです.変わった腕の分岐パターンだけでなく,体が非常に頑健な骨片に囲まれている事もポイントです.
 

https://news.mynavi.jp/article/scientist_best3-3/



さらに,サキワレテヅルモヅル属の中の奇種中の奇種(といっても2種しかいない),イボサキワレテヅルモヅル(Astroclon suensoni)が,Zoological Scienceの表紙に選ばれました!好きなモヅルを論文にできて,しかも表紙に載せてあげることができてうれしいです.博士からの研究の続きではありますが,これでツルクモヒトデ目の系統に関する研究は一旦区切りになるかもしれません.今後は,テヅルモヅルのもっとディープな部分を掘り下げていきたいと思っています.

今後も,益々研究に励んで参ります.



イボサキワレテヅルモヅル(2014/1撮影

@串本海中公園)


論文が出版されました④

論文が出版されました.
 

日本の深海に生息するキヌガサモヅル(Asteronyx loveni)のDNA解析を行い,その中に新種を発見したという内容です.本種は世界的な分布域を持つ種と言われていますが,今回の結果から,実際に複数種が含まれている可能性が示唆されました.今後は,世界中のキヌガサモヅルの標本を解析することで,本種の正確な分布域を把握したいと思っています.以下,書誌情報です.
 

Okanishi, M*, Sentoku, A, Martynov, A, Fujita, T. (2018)

“A new cryptic species of Asteronyx Müller and Troschel, 1842 (Echinodermata: Ophiuroidea), based on molecular phylogeny and morphology, from off Pacific Coast of Japan”.

Zoologischer Anzeiger. 274: 14—33. 
 

本研究は,クラウドファンディングサイト”academist”を通じて得た資金で行われました.academistにチャレンジしてから丸四年が経ちましたが,やっと皆様に報いることができました.一部の方は論文の謝辞に加えましたが,暖かい支援の言葉を頂いた皆様に,心より感謝申し上げます.ちなみに,掲載された雑誌Zoologischer Anzeigerは,昔から憧れのある雑誌だったので,論文を載せることができて,とてもうれしいです.
 

今後も,益々研究に励んで参りたいと思います.


論文が出版されました③

論文が出版されました.



テヅルモヅル類の1属のAstrodendrumに着目し,

そのうちの3種のタイプ標本を含む14個体のAstrodendrumを観察しました.

その結果,既知5種が従来通りに分類できることを確かめ,

観察した標本のうち11個体は新種であることを認め,

これをAstrodendrum spinulosumとして記載しました.



 

書誌情報

Okanishi, M*, Fujita, T. (2018)

A taxonomic review of the genus Astrodendrum (Echinodermata, Ophiuroidea, Euryalida, Gorgonocephalidae) with description of a new species from Japan.

Zootaxa. 4392(2): 289—310.

LINK



 

また,新種の11個体のうち,7個体は昭和天皇御採集のものです.



今回の成果は東大からプレスリリースされており,

いくつかのメディアでも取り上げられております.



https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20180309-00000017-jij-soci



ただ,ニュースのコメント欄を見ると,

やや誤解されている部分あるようですので,

以下のように説明を追加いたします.



・陛下が御採集されたのは,1930-1935, 1950-1958年の間で,

決して戦時中にご採集はなされておりません.



・陛下は今回新種として扱われた標本の一部をご採集されましたが,

発見(記載)した,というわけではありません.



私の説明不足で混乱を招いてしまいましたことを

この場でお詫びいたします.


論文が出版されました②

共著論文が出版されました.

1960年代にインド洋から採集されたツルクモヒトデ目のリストです.

3新種を含む,14種を記載しました. 

書誌情報

Baker AN, Okanishi, M, Pawson, DL*. (2018) Euryalid brittle stars from the International Indian Ocean Expedition 1963–64
(Echinodermata: Ophiuroidea: Euryalida).  Zootaxa. 4392(1): 1—27.

LINK (オープンアクセスです)



第一著者のAlan N Baker 博士は,

去年の10月にルー・ゲーリック病を患って逝去されました.

 

本論文は,まさしく博士の遺稿となります.

そんな論文に関われて光栄に思うと同時に,博士のご冥福を改めてお祈りいたします.

 


化石拾い

先日採集した,化石を含む砂部層の処理です.

よーく乾燥させた土を水に付けて,泥に戻します.
そして,篩で微小な砂を除きます.

この作業は,船上でお手のものですね.

こちらが篩の残渣です.

乾燥させると,貝などが良く分かります.

これ,全部化石です!

容器にまとめるとこれくらい.

これを少しずつスプーンですくっては...

顕微鏡で見ていきます.

主な目的は,棘皮動物の骨片です!

コケムシやサンゴ,腕足動物なども混じっているので,

気づいたら拾って,種類ごとに分けていきます.

一日10掬いでも,2-3カ月かかりそう...

でも,いいものも入っていそうです!


Dr. Alan Noel Baker

2017年10月13日に,ニュージーランド在住のAlan Noel Baker 博士が,闘病生活の末亡くなりました.77歳でした.博士はニュージーランド自然史博物館に勤められながら40年(1965-2003)の研究キャリアの中で,ウミシダ類を除く現生棘皮動物に関する,約25報の論文を著しました.これらの著作のうち初期のものでは,多くの新属や新種,新記録の報告を行っており,そのほとんどがニュージーランドとオーストラリアを中心とするものです.

彼はキャリアの半ばに差し掛かると,クモヒトデ類にその興味を傾倒させるようになります.特に1970年代後半から1980年にかけて,博士は南西太平洋産のクモヒトデ類に関する研究を精力的に進め,24以上の新分類群の設立を含む,94種のクモヒトデを報告しています.これらの多くには,博士の”pen-and-ink”による美麗なスケッチが与えられ,各種の分類学的な特徴が非常によく表されています.

中でも1980年に博士が出版された「ニュージーランド・オーストラリア・南西太平洋のツルクモヒトデ目について」と銘打たれた論文は,2007年に私がツルクモヒトデ目の研究を始めるにあたって,何度も参考にsました.情報の少ない本目の研究の良例が30年前に示されていたことは,私にとって非常にありがたい事でした.

そして1986年に,博士は,Frank Rowe 博士(オーストラリア博物館),Helen Clark 博士(ニュージーランド自然史博物館)と共に,「シャリンヒトデ綱」を新しく記載されました.これは深海の沈木の上に生息する小さなヒトデに似た動物ですが,その形態的な特徴が他のいかなる棘皮動物の綱とも異なります.高次分類についてはある程度の決着がつけられている棘皮動物の中での新綱の記載は非常にセンセーショナルで,この論文は有名な科学誌natureに出版されました.

その後,このシャリンヒトデ綱の所属については,様々な研究者による検討がなされてきましたが,記載から30年後,現在のDNA解析などによって,ヒトデ綱の独立した一科という結論に落ち着いています.

博士は,棘皮動物の研究の後には鯨類の研究にも打ち込まれていたようで,海洋生物に対する造形の深さが伺えます.

残念ながら私は博士にお会いしたことはありません.しかし,彼の旅立ちの三ヶ月ほど前に,メールのやり取りをしました.既に闘病生活に入られていましたが,彼の文面から伝わる優しさや誠実さは,私がその著作から感じ取ったそのものでした.生前の博士とやり取りができた事を光栄に思います.

ご冥福をお祈りいたします.


第14回JAMBIO調査に参加してきました

2017/11/20-22に,千葉県館山の東京海洋大学の館山ステーションで開催された

第14回JAMBIO合同沿岸生物調査に参加してきました.

こちら,ステーションの練習船,サジッタです.

一日目は荒天のため出港できず.二日目のみの出港となりました.

晴れ渡る空,意気揚々と出発!

...のはずが,ちょっと海況が悪いので,近くの港でしばし待機.

気を取り直して出発!

計3回のドレッジを行いました.

しかしこの日は酔いました...大きな船は大丈夫なのですが,小さな船はどうも合わないようで,久しぶりに盛大に船酔いしました.

陸地に上がって,なんとか復活.

色々な生物が採れました.


異動しました

最近全く更新しておりませんでしたが,生きています.

ちゃんと調査や研究に,忙しくしておりました.

沖縄で潜ったり,船で沖ノ鳥島までいったりと,いろいろありましたが,

最近で一番大きな出来事は,所属が変わった事です.
 

実は10月1日を持って,東京大学の三崎臨海実験所に異動することとなりました.

もうこちらに来て10日経ち,やっと落ち着いてきたところです.
 

こちらでは特任助教として,三崎の実習教育や研究に携わっていく予定です.

皆さん,神奈川にお立ち寄りの際には,是非三崎にも足をお伸ばし下さい.

自宅近くの漁港の風景です.

また海の近くに帰ってきたのだと実感します.

また,近況などを定期的に更新していきます!


論説が出版されました

うみうし通信に論説が出版されました.
 

岡西政典* (2017)

クモヒトデ綱(棘皮動物門)の系統分類の現状(2)

うみうし通信. 94: 10—12.
 

本論説は、最近激変期を迎えつつあるクモヒトデ類の系統分類についてのレビューを行ったものです.実は二部作になっており,前作(クモヒトデ綱(棘皮動物門)の系統分類の現状(1))は,うみうし通信の前号(93号)に掲載されています.

これでシリーズ終了,のはずでしたが,ひょっとするともう少し続くかもしれません.


論文が出版されました

2016年度ギリギリに論文が発表されました.テヅルモヅルの仲間であるキヌガサモヅルをマイクロX線で観察して,分類学・形態学的に非常に有用なツールであることを提唱した,という内容です.ご興味がお有りの方は,以下よりアクセスできます(オープンアクセス)
 

Zookeys
http://zookeys.pensoft.net/articles.php?id=11413



書誌情報
Okanishi, M, Fujita, T, Maekawa, Y, Sasaki, T. (2017) Non-destructive morphological observations of the fleshy brittle star, Asteronyx loveni using micro-computed tomography (Echinodermata, Ophiuroidea, Euryalida). Zookeys. 663: 1-19.



また,本研究は,国内初の学術系クラウドファンディングサイトであるacademistからのご支援の一部を元に得られた初の論文成果ということで,茨城大学をはじめとする各所でプレスリリースされることとなりました.



academistを通じてご支援いただいた皆様,本当にありがとうございました.academist資金を快く受け入れてくださった京都大学の皆様,プレスリリースしてくださった茨城大学の皆様,そしてacademistの皆様,特に一番最初の挑戦を薦めてくださった柴藤さん,ありがとうございました.



academistの支援成果としてはまだまだ一部です.今後の更なる成果にご期待いただければと思います.

以下,プレスリリースです.



茨城大学
http://www.ibaraki.ac.jp/news/2017/03/280911.html

Euekalert!
https://www.eurekalert.org/pub_rel…/2017-03/pp-tfc032717.php


MEGAによる最尤法系統樹推定

MEGAは視覚的にわかりやすいGUI形式ですので,

特に解説は必要ないと思いますが,備忘録的に.



アライメントした配列を用意します.COI配列です.

Data→Phylogenetic Analysisを選択.



アミノ酸のコーディング領域かどうかを聞かれます.

今回はCOIなのでYesです.



うまくいけばこのようなウィンドウが表示されます.

MEGAの基本ウィンドウ(ここではMEGA 6.06(6140226))でPhylogeny→Construct/Test Maximum Likelihood Tree…を選択.



ここで解析のパラメーターを設定します.



Phylogeny Test :どのように系統を検定するかです.各枝の信頼性が得たい場合はここでBootstrap Methodを選択しましょう.

No. of Bootstrap Replications:Bootstrap検定を何回行うかです.100回でも構いませんが,1000回くらいはしたほうが無難です.2-3000回やってる論文もたまに見かけます.

Substitution Type:塩基(Nucleotide)かアミノ酸(Amino Acid)が選べます.選べないと困ります.

Model/Method:塩基(アミノ酸)置換モデルが選べます.

Rates among Sites:座位ごとの置換の頻度の違いを,ガンマ分布に基づいて分類するか否かを設定できます.

No of Discrete Gamma Categories:ガンマカテゴリ数を設定できます.

Gaps/Missing Data Treatment:ギャップの扱いの設定です.Complete deletionとすると,一つでもギャップがあるサイト(列)を解析からのぞけます.

ML Heuristic Method:最尤法系統樹の探索方法を選べます.系統樹探索方法についてはまたどこかで書くかもしれませんが,局所解がたくさんあるようなデータセットだと,ここでの方法選びは結構重要だと思います.いくつか試してみても良いかもしれません.

Initial Tree for ML:系統樹探索を行う際の,最初の出発点の系統樹の作成法を選びます.上記した通り,これも結構重要だと思います.デフォルトのNJでも問題はないと思いますが,もし既にそれらしい系統樹があるのであれば,それを設定する事もできます.

Blanch Swap Filter:系統樹探索の際の枝の入れ替えの大胆さを決めます.Strongにすると枝長の入れ替えがより消極的になり,解析時間は短くなりますが,考慮する系統樹は少なくなります.よりWeakにすると,枝長の入れ替えが大胆になり,解析時間は長くなりますが,考慮する系統樹が多くなるようです.



パラメーター設定が終わったら,Computeをクリックして解析開始です.

Progressが100%になるまで,気長に待ちましょう.



解析が終わると,このようにTree Explorerに系統樹が表示されます.

各枝の上にブートストラップ確率(2桁の整数)と枝の下に枝長(有理数)が示されています.



このExplorerで色々系統樹をいじれます.例えば特定の枝を選択して,左上のコマンドの中からPlace root on Branchを選ぶと



外群を指定できます.



他にもCompress/Expand Subtreeで,枝を一つにまとめたり,



Fit Tree to Screenで,ウィンドウ内に系統を収めたり,



Flip Subtreeで枝の上下を入れ替えたりできます.

良い時代になりました.



この他にもたくさんのコマンドがありますが,感覚的に理解できると思いますので,いろいろ試してみてください.



今日はここまで.


iqtreeによる最尤法系統樹推定

※もっと良いやり方をご存知の方はそっと教えてください.

iq treeは,パーティション分けが可能な最尤法系統樹推定ソフトです.

コマンドプロンプト対応で非常に使い勝手が良く,しかも解析速度がべらぼうに速いのが特徴です.

RAxMLがコマンドプロンプトに対応した今,やり方自体はRAxMLとほぼ同じです.
 

塩基配列データ作成(MEGA, SeaVeiwなど)
  • 事前準備として解析用フォルダをつくりましょう(iqとします).

アライメントソフトでの作業

  • アライメントを行ったセッションを.phy形式で出力する(iq.phyとしましょう).
  • パーティション分けとそれぞれのモデル指定のファイルを作る(iq.nexとしましょう).以下は例と解説(赤字)です.

#nexus

begin sets;

このコマンドで読み込みを開始します.

 

charset part1 = 1-430 431-1940\3 432-1940\3;

charset part2 = 433-1940\3;

charset part3 = 1941-2889;

ここで,モデルごとのパーティション分けを指定します.

ハイフンでつないだ配列が一つの領域で,それぞれをスペースで分けます.

アミノ酸指定領域の場合は,”日本円マーク”か”\”で各コドンをします.

ここでは,431番目から始まるアミノ酸指定の第一コドンと第二コドンは同じパーティションですが,

第三コドンは違うパーティションとしています.

 

charpartition mine = GTR+I+G:part1, TN93+I+G:part2, K2P+G: part3;

ここで,各パーティションごとのモデルを指定します.

よくモデルテストで見る形式をそのまま入力すればよいので楽です.

主な塩基置換モデルのリストはコチラ

 

end;

おしまい.


iqtreeを走らせる(コマンドプロンプト,iqtree)
  • 事前準備として,iqフォルダにiqtreeからDLしたiqtree.exeとiqtree-click.exeを入れておきます.

コマンドプロンプトでの作業

  • コマンドプロンプトを立ち上げ,iqフォルダまでのパスを通します.
  • iqtreeを走らせるためのコマンドを入力します.以下,例とコマンドの解説(赤字)です.

iqtree -s iq.phy -spp iq.nex -m TEST -bb 1000

“-s”で配列ファイルの読み込みを行います.

“-spp”でパーティション分けファイルの読み込み,

“-m” で検定方法を指定,

“-bb”でブートストラップ検定とその回数の指定を行います.


 

  • 解析が終わったら,iqフォルダ内に解析のログファイルや,系統樹ファイルiq.phy.treefileが生成されるはずです.
  • 参考までに,iqtreeでは他にも様々なコマンドがあります.コチラをご参照ください.

 

今日はここまで.


Expanded Bayesian Skyline Protによる集団の遷移年代推定

※もっと良いやり方をご存知の方はそっと教えてください.

細かいコマンドは勉強中です.こちらもいろいろ教えてください.

 

塩基配列データ作成(MEGA, BEAUti)

MEGAでの作業

  • 解析用フォルダを作る(Skyとしましょう).
  • 解析したい内群について,MEGAでアライメントを行ったセッションをfasファイルで出力する(Sky.fasとしましょう).
各種パラメータ設定(BEAUti)

BEAUtiでの作業

  • File→Import AlinmentでSky.fasを読み込む.Partitionタブでアライメントセッションファイルの名前が確認できればOK.

  • Site ModelタブのSubst Modelでモデルを設定する.

  • Clock Timeタブで,特にこだわりが無ければ”Strict Clock”を選び,Clock rateに塩基置換レートを入力する.例えば,1.25%/100万年であれば,0.0125と入力.

  • PriorsタブでTree.t: EBSP(アライメントのセッション名)から”Coalescent Extended Bayesian Skyline”を選ぶ.

  • Tree.t: EBSPの左の▶をクリックし,Population modelの横の鉛筆をクリックし,Factorを入力する.母系遺伝のミトコンドリアは.0.5と入力するのが良いようです.

  • MCMCタブのChain lengthで,MCMC連鎖の数を設定する.デフォルトは10,000,000ですが,多分30,000,000位はやったほうがよさそうです.この後のTracerで結果を見ながら,この値を調整するとよいでしょう.

  • Fileの並びのメニューのVeiwタブから,Show Operators panelを選ぶ.

  • もし複数の遺伝子データを使う場合は,Operatorsタブで,Bit Flip…, Sample off…, Scale…の値をそれぞれの数×30, 15, 15にするとよいようです.今回はデフォルトですが,もし二つの遺伝子を使う場合は60, 30, 30にするとよいでしょう.
  • これで準備OKです.File→Saveでxmlファイルを保存しましょう(Sky.xmlとしましょう).
MCMCによる解析(BEAST)

BEASTでの作業

  • BEASTを立ち上げ,Choose FileでSky.xmlを選ぶ.後はデフォルトでOKです.Runをクリックして解析を始めましょう.

  • 上手くいけば,カリカリ解析が始まるはずです.苦労したファイルが走るのを見るとなんか感動しますよね.
  • 解析が終了して,SkyフォルダにSky.logとEBSP.logが生成されればOKです.
集団推移の可視化(Tracer, R)

Tracerでの作業

  • Tracerを立ち上げ,Import Trace FileでSky.logを選ぶと,ファイルが読み込まれて,Traces:のところにlogの解析データが出力されます.

  • このうち,ESSの値が重要なようで,これが200以下の項目がある場合はMCMCの連鎖回数を増やすとよいでしょう.

  • 一番下のsum(indicators.alltrees)をクリックし,右側のEstimatesのタブをクリックすると,ヒストグラムが表示されます.

  • Rを立ち上げ,Skyフォルダ内に移動し,以下のように入力すれば,少し計算時間があった後,集団の遷移図がプロットされます.

> source (“plotEBSP.R”)

> plotEBSP(“EBSP.log”, useHPD=FALSE, log=”y”)

 

  • でました.横軸が年代(百万年)で,縦軸が集団サイズです.左が現在ですので,この集団はごく最近に少しだけ集団サイズの減少を経験しているようです.
  • x軸の表示範囲を調整するには,Rに以下のように(0~0.03の範囲で表示する場合)入力します.

> plotEBSP(“EBSP.log”, useHPD=FALSE, xlim=c(0, 0.03))

今日はここまで.


コマンドプロンプトの使い方

非常に基本的なソフトなので,使い方というほどでもないのですが,

最近はこれで動かせる系統解析ソフトも多いのでご紹介までに.



起動方法①

  • 画面左下のウィンドウズマークをクリック.
  • 画面左下の下矢印をクリック
  • アプリの一覧から「コマンドプロンプト」を探し,クリック

起動方法②

  • 検索画面(画面右下に矢印を持っていって,虫眼鏡マークをクリック)を開き,「cmd.exe」と入力.
  • Enterキーを押す.


  • このような画面が現れたらOK.ちなみに私はタスクバーにピン止めしています.


基本的なコマンド

  • コマンドプロンプトでは,まず解析したいフォルダに移動します.いわゆるパスを通す,というやつですが,そのコマンドが”cd”です.”>”の後に”cd”と入力し,その後に移動したいフォルダのパスを入力すれば,そのフォルダに移動できます.
  • 簡単なやり方は,フォルダの検索窓の横のところにカーソルを持っていき,クリックして下の画面のように青くします.


  • この状態でコピーし,コマンドプロンプトの画面で右クリックをすると,
  • このように比較的簡単にパスがペーストできます.後はこのパスの先頭部分に”cd “を入れればOKです.指定したフォルダに移動できます.


他にも以下のコマンドを知っておいて損はないでしょう.

“dir”:ディレクトリ内の全てのフォルダやファイルを表示.

“tree”:ディレクトリ構造をツリー状に表示.

“ren”:ファイル名を変更.フォルダ内の拡張子を一気に変更する際に便利です.



今日はここまで.


ArelquinによるAMOVA解析

※もっと良いやり方をご存知の方はそっと教えてください.

参考

http://hanzawalab.blog.fc2.com/blog-entry-43.html

http://nonomasu.blog.fc2.com/blog-entry-7.html

塩基配列データ作成(MEGA, DNAsP)

MEGAでの作業

  • MEGAでアライメントを行ったセッションをnexusファイルで出力する(Amo.nexusとしましょう).この段階で,AMOVA解析で扱う集団ごとにまとまるように配列の順番を入れ替えておくと後が楽.

DnaSPでの作業

  • 解析用のフォルダ(Amoとしましょう)を作り,その中にAmo.nexusを入れておく.

  • DnaSPを立ち上げ,File→Open Data FileでAmo.nexusを読み込む.
     

 

  • Data Informationが表示されれば,読み込み成功.Data InformationをCloseで閉じる.
     

 

  • Data→Formatでデータの形式を指定する.例えばミトコンドリアの16Sの場合は,DNA, Haploid, Mitochondorialにチェックを入れてOKをクリック.


 

  • Data→Define Sequence SetsでOTUのグループ分けを指定する.List of All Sequenesから,”>>”でIncluded  ListにOTUを移動し,Add new Sequence Setで名前を付ける.
  • 全てのグループに名前を付けたら,Update All Entries(赤文字になっているはず)をクリック.
  • Save/Export Data as…→Arlequin File Formatを選ぶ.
     

  • Not considered, Included,  Arlequin Haplotype Listにチェックが入っている事を確認し,OK.
  • .hapと.arpの二つを保存する.Amo.hap, Amo.arpとしましょう..hapは.arpのバッチファイル的なものらしく,必ずペアでAmoに保存しておく.
  • Amova解析の際には各集団を更に上位の集団にまとめる必要があるので,以下のテキストをAmo.arpの末尾に貼り付ける.赤字は任意に変えられる部分.

[[Structure]]

StructureName=”任意の名前
NbGroups=4

Group={
DnaSPで定義したグループ名1
}

Group={
DnaSPで定義したグループ名2
DnaSPで定義したグループ名3
}

Group={
DnaSPで定義したグループ名4

Group={
DnaSPで定義したグループ名5
DnaSPで定義したグループ名6
}


  • これでArlequin用の準備完了 .

※Arelquin上でもっと簡単にグループ設定する方法がありました↓

AMOVA解析(Arlequin)
  • Arelquinを起動し,”Open project”でAmo.arpを選択.左側の枠にSamplesやGroupsが表示されたらOK.

  • グループを設定する場合は,Structure Editorをクリックし,Population samplesの横のGroup(デフォルトでは0が表示されている)をダブルクリックし,任意のグループ名を入れると.右側の枠に階層構造として出力される.最後はUpdate ProjectをクリックすればOK.Projectタブでグループ分けが出来たかどうか確認できる.
  • “Settings”でAMOVAを選び,Standard AMOVA…をチェックし,プルダウンメニューの下の方で塩基置換モデルを選べる.普通はKimura 2Pが無難.
  • “Start”をクリックして解析.うまくいけば,Amo内にログなどが入ったAmo.resというフォルダが作成される.この中のAmo.xmlにAMOVA解析結果がHTML形式で保存されている.

更新:2017/3/11


MEGAによるモデルテスト

MEGAでは塩基(アミノ酸)置換の進化モデルテストを行うことができます.

進化モデルとは,解析するデータセットの中における,



①塩基(アミノ酸)の存在頻度

②塩基(アミノ酸)同士の置換確率



の組み合わせです.

最尤法では,節間の置換を計算するので,この進化モデルの選択は非常に重要です.



まずはアライメントした配列を用意します.今回はCOI領域の配列です.

Data→Phylogenetic Analysisを選択します.



タンパク質のコーディング領域かどうかを聞かれます.

今回はCOIなのでYesです.



このようなウィンドウが現れたらOKです.アライメントの中から,塩基置換が起きている部分だけを取り出したものです.

このPhylogenetic analysisモードは,MEGAで系統解析を行うための基本モードです.



Models→Find Best DNa/Protain Models (ML)を選びます.



この画面でモデルテストのセッティングができます.
 

Tree of use :テストの際に使う系統樹を指定できます.通常,デフォルトのNJ法でOKです.

Substitution type:Nucleotide(塩基)やAmino acid(アミノ酸)が選べます.

Gaps/Missing Data Treatment:ギャップやミッシングデータの取り扱いが選べます.Complete deletionで,ギャップが一つでもある列は解析殻除きます.Partial Deletionで,比較する配列ごとにギャップの扱いを決めます.Use all siteでギャップもミッシングデータも全て扱います.

Select Codon Positions:チェックを外したコドンを解析から除きます.コーディング領域の場合,特に3rdコドンが他とモデルが異なる場合があったりするので,きちんと全てのコドンについてのモデルテストを行っておくことをお薦めします.

Branch Swap Filter:系統樹の枝長に対する厳密性を決めるオプションのようです.複雑なモデルを使うと,色んな塩基置換パターンを考慮に入れられる反面,その分の解析上の煩雑さも増えてしまいます.この煩雑さを枝長と考え,各モデルごとに枝長と尤度を比較し,尤度の上昇と枝長の少なさのバランスが最も良いものをベストのモデルとして選ぶようです.この枝長は系統樹の探索によって決められていくのですが,その際に系統樹の一部の枝を入れ替えます.この時の入れ替えの「大胆さ」を決めるのがこのオプションのようです.従って,Strongにすると枝長の入れ替えがより消極的になり,解析時間は短くなりますが,考慮する系統樹は少なくなります.よりWeakにすると,枝長の入れ替えが大胆になり,解析時間は長くなりますが,考慮する系統樹が多くなるようです.ですので,時間に余裕があるときはよりWeakにするとよいでしょう.

※個人的な見解ですので,間違っていたら教えてください.
 

さて,長くなりましたが,セッティングを終えてComputeを選択するとモデルテストが始まります.



モデルを一つ一つ試しています.終わるまで気長に待ちましょう.



結果が出ました.注目すべきは,BIC, AICcです.これらの値が最も少ない(=尤度と煩雑さのバランスが最も良い)ものが,ベストなモデルとなります.

今回の解析では,GTR+G+Iがベストなモデルとして選択されました.他にも,f(A),f(T)…などはそのモデルの下での塩基の存在頻度で,r(AT)…などが置換確率となります.



このウィンドウの下の方に,それぞれのモデルに対する説明があります.

ここを参考にして,今後の最尤法解析などの際にパラメーターを設定します.



今日はここまで.


MEGAによるアライメント②

アミノ酸配列をコードしている領域の場合は,

DNA配列をアミノ酸配列に変換することで,

正しく配列が得られているか確認できます.
 

こちらは,アミノ酸をコードしているミトコンドリアのCOI領域

のDNA配列をアライメントしたものです.



ちなみに,このOTUの名前の付け方は長すぎる上に,

()とか系統解析状優しくない記号が使われている悪い例です.



各配列の一番上の行にアスタリスク(*)が示してある列は,

全てのOTUで塩基置換が同じ事を示しています.

従って,*が無い列はどこかのOTUで塩基置換が起きています.

この*を見ると,二列おきに無くなっている傾向が見られると思います.

これは,この配列がアミノ酸をコードするコドンは塩基3つで一組となっており,

その三番目が置換しやすい事を表しています.



左上の方のDNA Sequencesの横のTranslated Protein Sequencesのタブをクリックすると,



このようなウィンドウがポップアップするので,

Yesを選択するとDNA配列がアミノ酸配列に変換されます.

Noを選択すると,
 

このように,コドンがコードするアミノ酸の遺伝コードを選択する事ができます.

分類群に合わせて変更しましょう.



遺伝子コード表は,Data→Select Genetic Code Tableからも選択できます.
 

これが置換後のアミノ酸配列です.色付きの文字は全てアミノ酸です.

灰色の*は,ストップコドンでこれが見られる場合は,

アミノ酸変換が上手くいっていない事がほとんどです

(勿論,複数の遺伝子が発現するためのストップコドンの場合もあります).



というわけで,一番左の列を削除してもう一度アミノ酸変換してみました.

うーん,まだストップコドンがみられます.
 

更にもう一列削除してアミノ酸変換しました.

ストップコドンもみられず,配列も結構「揃って」います.

恐らく,これで正しくアミノ酸配列に変換できたものと思われます.
 

今日はここまで.


MEGAによるアライメント

MEGA (Molecular Evolutionary Genetics Analysis software)は,

アライメント,モデルテスト,系統解析までを一手にこなせる優れた系統解析ソフトウェアです.

昔はアライメントや簡単な系統解析が出来るくらいでしたが,現在はver. 7までアップデートを重ね,

モデルテスト,最尤法,祖先解析,分子分岐年代測定などが行えるようになっています.

また,開発者が日本人という事で,日本語でも扱えるため,大変有用なツールとなっています.

DLはこちら
 

備忘録的に,このMEGAの使い方を記録していきます.

MEGAをインストールしたら,MEGAのアイコンをダブルクリックすると,以下のウィンドウが起動します.
 

これがMEGAの基本画面です.
 

まずアライメントです.”Align”→”Edit/Built Alignment”を選択.
 

Creat a new alignmentをチェックし,OKをクリックすると,以下のようなExplorerが起動します.
 

“Edit”→”Insert Sequence From File”を選択します.
 

DNA(もしくはアミノ酸)配列のファイルをPCから読み込みます.読み込める形式は色々ありますが,

このように,メモ帳に直接塩基配列をペーストしただけのものでもOKです.
 

配列が読み込めました.色が付いている部分が塩基配列です.A, T, G, Cでそれぞれ色分けされています.
 

“Alignment”から,”Clustal W”と”Muscle”の二つのアライメント方式が選べます.

今回はClustal Wを選択してみます.
 

ここでは,アライメントのパラメータの設定ができます.

Gap Opening PenaltyやGap Extension Penaltyの値を高く設定すれば,なるべくギャップが少なく,連続しないアライメントになります.

DNA Weight Matrixでは,塩基とアミノ酸の置換に対するスコアを選択できます.

Transition Weightで,転位と転換の差を設定できます.

他にも,Keep Predefined Gapsでギャップを完全に無視したアライメントや,

Specify Guide Treeで,アライメントの指標となる系統樹を指定できるようです.
 

もしデフォルトのセッティングでアライメントが上手くいかない場合は,この値などをいじってみましょう.
 

とりあえずデフォルトの設定でOKを押すと,アライメントが始まります.
 

アライメントができました.うまく揃っている部分と,ごちゃごちゃになっている部分があります.

これはリボソームRNAの配列なので,立体構造をとったときの活性部位と不活性部位です.

ごちゃごちゃの部分はギャップが多いエリアを除いてしまうか,

立体構造を考慮して系統解析を行います.
 

今日はここまで.


RAxMLによる最尤法系統樹推定

※もっと良いやり方をご存知の方はそっと教えてください.

塩基配列データ作成(MEGA, SeaView)

MEGAでの作業

  • MEGAでアライメントを行ったセッションを出力する.配列の結合を行う場合は,その後SeaViewで読み込むので,”.nexus” or “.nex”でも”.fasta” or “.fas”とかでもOK.行わない場合は”.phylip or “.phy”で出力.
  • ↑のファイルのOTU名は,それぞれのファイルで同じにしておく(”Ophi281_COI”とか”Ophi281_16S”じゃダメ).また,配列内のギャップ(”-“で指定する事が多い)と混同する事が多いため,OTU名には”-“は使わないほうがいい.

SeaViewでの作業(配列を結合する場合)

  • FileタブのOpen ***(***はファイルのフォーマット)を選び,結合させたい配列その1を選ぶ.
  • 同じようにその2,その3を選ぶ.それぞれ別ウィンドウで表示されればOKだが,不安な場合はFileタブのNew windowを選び,新しいウィンドウで配列を読み込めばOK.
  • FileタブのConcatenateを選ぶと,結合先の配列選ぶウィンドウが表示されるので,結合したい配列を選ぶ.by nameを選び,”OK”をクリック.
  • 上手くいけば,各OTUの後に配列が付加される.
  • これで準備完了.最終的な結合配列をFileタブのSave asからphylip形式で保存する(RA.phyとしましょう).
最尤法系統樹作成(RAxML)
  • 解析用の適当なフォルダ(RAとしましょう)を作り,その中にRA.phyを入れておく.
  • RA内にパーティション分け用のファイルを作っておく.例えば1-300 bpまでが16S, 301-1200までがCOIの場合は,以下のようなテキストデータファイルを作ります(partition.txtとしましょう).

DNA, 16S=1-300
DNA, COI=301-1200


  • RA内に”raxmlHPC.exe”を入れておく.これがRAxMLの起動ファイルです.これで準備完了.
  • コマンドプロンプトを起動(ウィンドウズメニューから探すか,ファイル検索で”cmd.exe”を検索)し,”cd 「RAのアドレス」”を入力してRA内に移動します.「RAのアドレス」はフォルダのアドレスバーの部分を左クリックすると”C:\Users\****\Desktop\研究\分子系統解析\RA”みたいなのが選択できるので,コピーしてコマンドプロンプト内で右クリックするとペーストできます.
  • “>”の後ろにRAxMLの起動コマンドを入力します.このコマンドは色々あるのですが,例えば

raxmlHPC -f a -m GTRGAMMA -p 12345 -x 12345 -# 1000 -s RA.phy -q partition.txt -n out

  • と入力すれば解析が始まり,GTRGAMMAモデルでブートストラップ1000回行った最尤法系統樹が得られます.
  • このコマンドなどについては井上潤さんのページにすごく詳しいです.
  • 出力されたファイルのうち,”RAxML_bipartitions.out”が系統樹のファイルです.TreeViewやFigtreeなどで閲覧して見てみましょう.

更新:2017年3月5日


ハプロタイプネットワーク構築

※もっと良いやり方をご存知の方はそっと教えてください.

塩基配列データ作成(MEGA, DnaSP)

MEGAでの作業

  • MEGAでアライメントを行ったセッションを,”.nexus”で出力する.

DnaSPでの作業

  • 出力したファイルをDnaSPで読み込む(File→Open Data File).
  • Data Informationウィンドウが表示されたら読み込み完了.Closeでウィンドウを閉じる.この時,Nは読み込むが,その他の記号(YとかWとか)は読み込まないようなので,おとなしくNに変換するか,その配列もしくはOTUは削除する.
  • Generate→Haplotype Data Fileで,Haplotype/DNA… ウィンドウを表示させる.GenerateのRoehl Data File (Network software)をチェックし,.rdfファイルを出力する.
  • この時Output of:… というウィンドウが表示されるが,これはハプロタイプとOTU名の対応が書かれた重要なデータなので,メモ帳にコピペなどをしておく(Haplotype/DNA… ウィンドウでNEXUS Haplotype Data Fileにチェックを入れば,.nexとして出力できる).
ハプロタイプネットワーク作成(Network)

Network での作業

  • Data Entry→Import rdf fileで,.rdfファイルを読み込む.
  • File selection ウィンドウでDNA Nucleotide dataがチェックされている事を確認し,Continueをクリック→.rdfファイルを開く.
  • RDF-Editorウィンドウで各種設定を確認・変更可能.設定が終わったらSaveをクリックし,元の.rdfファイルを上書き,あるいは別名で保存.
  • RDF-EditorウィンドウをExitで閉じ,Calculate Network→Network Calculations→Median JoiningでMedian Joiningウィンドウが開く.
  • Median JoiningウィンドウでFile→Openで.rdfファイルを再び開く.
  • Median JoiningウィンドウでCalculate networkをクリックすると計算が開始され,.outファイルが出力される.
  • メインウィンドウのDraw networkでDraw Networkウィンドウを表示させ,File→Openで/outファイルを開く.
  • OK→Yes→Continue→Finaliseでハプロタイプネットワークが完成.各ハプロタイプを右クリックすると,円グラフの組成がいじれる.

 

更新:2017年3月4日


論文が出版されました

論文が出版されました.

ツルクモヒトデ目の属の再検討です.

アムステルダムとコペンハーゲンの博物館の標本観察の結果,1980年に記載されていたAsteroporpa (Astromoana)という亜属が,実は1930年に記載されたAstrohelixという属である事が分かりました.

80年に渡り,博物館に標本が保管されていたからこそ成せた研究だと思います.博物館のスタッフのたゆまぬ努力に感謝です.そしてこれからも,標本が安全に管理されていく事を願っています.

以下,オープンアクセスではありませんが,リンクです.

http://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/handle/2433/217458

Okanishi, M* (2017) “A taxonomic review of the genus Astrohelix Döderlein, 1930 including the synonymy of the subgenus Asteroporpa (Astromoana) Baker, 1980 to Astrohelix”.  Zootaxa. 4227 (4): 543—553.


論文が出版されました

%e3%83%80%e3%82%a6%e3%83%b3%e3%83%ad%e3%83%bc%e3%83%89

2016年11月に沖縄で開催された国際動物学会と日本動物学会の合同大会を記念して,

Book title: Species Diversity of Animals in Japanという本が出版されました.

私はその中の一章を担当させていただきました.
 

クモヒトデ類の一般的な体制,近年の系統分類学的な研究の成果の紹介と,

日本でこれまでに報告されたクモヒトデの情報をまとめて掲載しました.

以下,リンクです.オープンアクセスではありません.

http://www.springer.com/us/book/9784431564300

Okanishi, M.(2016)
“Ophiuroidea (Echinodermata): Systematics and Japanese Fauna “.
In: Masaharu Motokawa and Hiroshi Kajihara (eds.) Species Diversity of Animals in Japan.
Springer Japan, Tokyo, Japan, pp. 657—678.

—————————————

要旨:クモヒトデ綱の基本的な体制と,近年の分類体系の解説,ならびに日本における生物相の報告を行った.日本からは現在までに,北太平洋海域の種数の3/4に匹敵する18科120属342種が知られている事がわかった.また,日本の5つの海洋区の種数はそれぞれ,218種(暖温帯区),203種(亜熱帯区),111種(中間温帯区),16種(冷温帯区),27種(亜寒帯区)であった.

—————————————

本論文を査読してくださった研究者の方々,並びに編集者の本川先生(京都大学)と柁原先生(北海道大学)には大変お世話になりました.本当にありがとうございました.

一応,日本でクモヒトデの系統分類学的な研究を行うための最低限の情報は含んだつもりです.今後のクモヒトデ研究の参考になればうれしいです.

 


論文が出版されました

京都大学瀬戸臨海実験所の研究船ヤンチナによる3年半に渡る底生生物調査を行い,

白浜周辺の海洋生物相の一部を報告しました.

以下,リンク(オープンアクセス)と書誌情報です.

http://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/handle/2433/217458

Okanishi, M*, Sentoku, A, Fujimoto, S, Jimi, N, Nakayama, R, Yamana, Y, Yamauchi, H, Tanaka, H, Kato, T, Kashio, S, Uyeno, D, Yamamoto, K, Miyazaki, K and Asakura, A. (2016)
“Marine benthic community in Shirahama, southwestern Kii Peninsula, central Japan”.
Publications of the Seto Marine Biological Laboratory. 44:7—52.

—————————————

要旨:2012年~2016年にかけて,白浜周辺の潮下帯~陸棚域までの底生生物の調査を行った.7門から75科,132種を認め,その中には24種の白浜初記録種,2種の日本初記録種,6種の未記載種,5種の未記載種候補が含まれていた.これらのうち88種の写真を掲載した.

—————————————

13名の著者の方々のデータを取りまとめさせていただくという大役を仰せつかりました.筆頭著者にしてもらってはいますが,共著者皆さんの多大なるご努力あってのものですので,大変恐縮しております.特に,図を取りまとめてくださった千徳明日香博士(クイーンズランド大学),英文を細かく見てくださった藤本心太博士(東北大学),並びに自見直人氏(北海道大学)には,感謝してもしきれません.ありがとうございました.

この論文の一つの目的は,白浜のような比較的海洋生物相の研究が進んでいるところからもまだまだ面白い生物が発見される(=海の生き物は謎だらけ)という事を示し,瀬戸臨海実験所の生物相カタログのベースを作る事です.本研究が,今後の白浜の豊かな自然の保全活動の一助になればと願って止みません.


【書評】深海生物テヅルモヅルの謎を追え!

2016年5月30日に東海大学出版より発売された,

フィールドの生物学シリーズ第20巻

「深海生物テヅルモヅルの謎を追え! 系統分類から進化を探る」の書評を頂きました!

 

HONZ

shorebird 進化心理学中心の書評など

かめふじハカセの本草学研究室

産経ニュース「書評倶楽部」

読書メーター

Z会ブログ

土と生き物

ブクレコ

 

この他,拙著の書評を歓迎いたします.その際には是非ご連絡いただけると嬉しいです.

更新:2016年11月6日


記事が公開されました

アメリカのMcGraw-Hill Educationが提供するAccessScienceに,

ツルクモヒトデ目(Euryalida)の総説記事を書きました.
 

アメリカのスミソニアン博物館のDavid L. Pawson博士経由でこの記事の執筆依頼を頂きました.

お恥ずかしながらその時に初めて,この会社の存在を知ったのですが大手の出版社です.

↓リンクです.全文を読むには登録が必要なようですが,さわりだけは読めます. 
 

https://www.accessscience.com/content/euryalida/246500
 
 

記事の執筆依頼を下さったDavid L. Pawson博士,

写真をご提供くださった下田臨海センターの鈴木様,ありがとうございました!


論説が出版されました

化石研究会会誌に論説が出版されました.
 

岡西政典* (2016)

分子系統と形態観察から探る

深海性クモヒトデ類(棘皮動物門)の進化

化石研究会会誌. 49(1): 26—34.
 

本論説は、2015年6月に開催された化石研究会 第33回総会・学術大会ミニシンポジウム

「深海環境と生物」

での私の講演録です.
 

クモヒトデの簡単な紹介と,私のツルクモヒトデ目研究,

そして,神奈川県鹿穴台より得た,日本で初めてとなる砂時計型腕骨化石の報告を行いました.

これが化石デビューとなるのかもしれません.



その他,ここでも少し,現生種と化石種の研究者のコラボレーションについて,言及しています.
 

本論文を執筆するに辺り、

化石を採集してくださった三井翔太氏,石田吉明氏

研磨設備をお貸しいただいた,東京大学の佐々木猛智氏,前川優氏,

そして専門的なコメントを下さった京都大学の千徳明日香氏,

ありがとうございました!


岡西研太平洋調査⑫

今回の調査で採れたクモヒトデを少しご紹介.
 

OLYMPUS DIGITAL CAMERA

白浜のすぐ近くの磯で採れたクモヒトデ.

実は,まだはっきりと種類が分かっていません.



OLYMPUS DIGITAL CAMERA

ドレッジで採れたOphioleuceの類.

いい色彩です.



OLYMPUS DIGITAL CAMERA

Ophiologimusの類.

体が弱く,なかなか完品が採れません.
 

この他にもたくさんの生き物がとれました!

RIMG2066

ということで,一週間弱であちこちを飛び回りましたが,

なかなか実り多き調査となりました.

これにて太平洋調査日記はお開きです.



RIMG2072

 

帰路に見た富士山がとても印象的でした.


岡西研太平洋調査⑪

RIMG2029

シュノーケリングの成果はひとまず置いておいて...

調査二日目はうまく深場で網が曳けたそうです.

まずは篩などを使い,うまく小さな生き物を取り出します.
 

RIMG2037

こちらが残渣です.ここから,目で見ながら生物を選り分けます.



RIMG2032

総出です.技術職員の皆さんから,
 

RIMG2036

学生さんまで.
 

RIMG2039

岡西研メンバーも頑張れ!



RIMG2042

「いいものですか?」「いいえ,ラベルです.」



RIMG2033

時には顕微鏡を覗きこんだり.



RIMG2049

大変良い経験になりました.

クモヒトデも,なかなかたくさん採れましたよ!


岡西研太平洋調査➉

  RIMG1991

調査二日目(最終日).前日より更に好天に恵まれました.



RIMG1998

セレナで出発する船舶部隊を見送ります.



RIMG2002

茨大チームは今日も二手に分かれます.

前日に船に乗った武藤君は,今日は磯調査です.



RIMG2008

それにしても本当に良い天気です.



RIMG2010

実験所から五分も歩くと,こんな感じの浜に着きます.



RIMG2013

更に少し歩くと,こんな感じの転石帯が広がります.



RIMG2021

ごろごろしてますねえ.実はこの場所は,前々から実習で目を付けておいた場所で,

何故かこの一体だけ,やたらたくさんクモヒトデがいるのです.

のみならず,オニイソメやカコボラなど,やけに生物の多様性が高く,お気に入りのスポットです.



RIMG2027

さあ,武藤君はクモヒトデがとれたのでしょうか???


岡西研太平洋調査➈

RIMG1972

畠島から帰ってきました.
 

RIMG1973

既に実験所でも,船から帰ってきたメンバーによる作業が行われていました.
 

RIMG1974

何をしているのかと申しますと...
 

RIMG1979

ソーティングですね.ドレッジで採れた砂や礫の中から,生物を探し出します.



RIMG1982

 一日目は天候の関係で,沖までは行けなかった模様.

二日目はいよいよ深場の調査です!


岡西研太平洋調査⑧

RIMG1925

白浜調査初日.

皆さん朝から気合十分です.



RIMG1972

調査船の「ゾエア」に乗り込みます.



RIMG1941

サラバ船着場.



RIMG1945

そしてこんにちは畠島.

実はこちらは乗船調査でなく,畠島の磯観察別動隊です.



RIMG1951

まずは恒例の黒板で畠島の説明です.



RIMG1954

そして早速磯にGO!小手調べに岩礁を攻めます.



RIMG1956

お,早速いたようです.しかも今まで採ったのとはちょっと違う模様.

ちなみに彼が見ているのは私が採取したクモヒトデです.



RIMG1960

シュノーケリングなので,やや深めのところも攻められます.



RIMG1961

砂の中だって調べます.この砂を篩でふるうと,

中に潜んでいるクモヒトデが見つかりました.



RIMG1964

そんなこんなで畠島観察はお開き.



RIMG1946

迎船です.



RIMG1966

技術職員のみなさん,いつもありがとうございます!



RIMG1969

磯観察隊の大江君,小西君,お疲れ様でした!


岡西研太平洋調査⑦

RIMG1818

伊勢志摩サミットへの警戒態勢のなか,

何度か検問をうけつつ(県外ナンバーには検問が必要だそうです.警備お疲れ様です),

ついに最終目的地,白浜へ向かいます.



RIMG1824

...でも単なる移動日にするのはもったいないので,

その途中で尾鷲に寄りました.なかなか良さそうな海岸発見!

早速潜って見てみましょう!
 

RIMG1835

ウェットに着替えて潜ってみますと...



RIMG1845

なかなか良さそうな転石帯です!



RIMG1826

クモヒトデいましたよ!



RIMG1850

って,あれあれ?



RIMG1828

岡西研の他のメンバーは潜らないご様子...

あらまあせっかく来たのに.



RIMG1858

もちろん岩場ではそう簡単に見つかるわけがなく.

ここでの収穫は私が採ったニホンクモヒトデだけでした.
 
 
 

などと寄り道をしていたら,白浜の集合時間(夕方からウェルカムパーティだった)に間に合わないかも!

急いで移動です.
 

RIMG1862

間に合いました!全国津々浦々から集った戦士たち.

さあ,最終目的地での調査が幕を開けます!


岡西研太平洋調査⑥

RIMG1792

志摩での調査最終日.最後にお別れパーティを開いてくださいました.

実験所スタッフお手製のカレーライスです.

これ,市販のルーでなく,スパイスから作ってるんですって.プロですね.



IMG_7543

更に,日比野さんが揚げてくださったのは...



IMG_7545

なんとモヅクの天ぷら.これがまた美味しいこと.

そしてマアジの刺身まで.これがまた美味しいこと...

本当に,何から何までお世話になってしまいました...感謝です!
 

RIMG1795

そして翌日,いよいよお世話になった実験所ともお別れです.



IMG_7550

最終日に,仕入れたばかりだという巨大な魚を見せていただきました.

真ん中の銀色の魚です.オオニベというそうです.

やはり顔のある生物は,親しみが湧きますよね.



IMG_7551

とみんなでわいわいやっているところにムカデ乱入.

なかなかのこちらも大物です.ムカデに悩まされるのは,どこの実験所でも同じなのですね.



RIMG1798

そしていよいよお別れの時.



RIMG1814

思い出のイカダを通り過ぎ...



RIMG1815

また陸地に帰ってきました(最初の写真です)!

次はいよいよ最終目的地,白浜です!


岡西研太平洋調査➄

 RIMG1716

シュノーケリングを無事に終え,実験所に戻りました.

臨海実験所には,ウェットスーツの潮抜き用の樽や水道が完備されています.

このような設備があると,海での調査は各段にやりやすくなります.

臨海実験所が全国にきめ細かく配備されているおかげで,

日本各地での調査がスムーズに行えるわけですね.



RIMG1718

今回の収穫.中でも最も収穫が多かったのは...



RIMG1723

学生の大江君(B4)です.彼はチビクモヒトデ類(Ophiactis)を研究対象にしようとしており,



RIMG1726

このように私が見つけたカイメンの中に,たくさん入っていました.見つけられますか?

前の写真は,その中からソーティングをしているところです.
 

RIMG1734

さて,シュノーケリング後にもうひと踏ん張り.

実験所前の浮桟橋から何かを引き上げています.
 

RIMG1730

カゴですね.魚やエビを採集するものだったり,

貝などを養殖するものだったりと様々ですが,

この表面に実に多様な付着生物がくっつきます.



RIMG1739

そんな付着性のカイメンの中に...やはりいましたチビクモヒトデ.

何処にいるかわかるかな?



RIMG1743

こちらは「うさぎちゃん」と呼ばれていたホヤ.

耳の部分は,入水管と出水管です.



RIMG1748

さらに沖合のイカダのカゴも見てみようという事になりました.

船の定員オーバーという事で,ジャンケンの結果陸上待機となった小西君(B4)



RIMG1754



 
 

RIMG1757



 
 

RIMG1761

ということで,イカダに到着.写真を撮り損ねていますが,

ここでもチビクモヒトデが採れました!大漁!



IMG_7539

歓喜の様子でチビクモヒトデを処理する大江君.



IMG_7537

着実にサンプルが溜まってきました.

来てよかったですね.



IMG_7541

夕暮れ時の実験所からの眺めは幻想的ですらありました.

明日には出発ですが,もはや離れたくなくなってしまうのが人の不思議な性.



お世話になった実験所の日比野さん,鈴木さん,

そして便宜を図ってくださった木村先生,ありがとうございました!


岡西研太平洋調査④

 IMG_7534

ウェルカムパーティから一夜明け,



RIMG1644

明るくなってから眺める実験所は



RIMG1646



 

RIMG1651



 

RIMG1653

とても美しい島でした.

こんなところで毎日暮らしていると,心が洗われることでしょう.



RIMG1661

実験所PDの日比野さんに,調査予定地を案内してもらいました.



RIMG1667

砂浜に打ちあがる無数の白い物体.

この後,この正体が明らかになります.



RIMG1669

実験所に再集合し,準備を整えて,



RIMG1672

先ほど案内してもらった海岸(歩いて3分くらい)に到着!



RIMG1678

調査開始!海の中を探索です.
 

RIMG1702

転石がごろごろしていて,なかなか良さそうです.

…と,沖の方まで泳いでいくと...



RIMG1686

なんだか,一面が小さな粒粒で覆われた場所にたどり着きました.

これ,拾ってみると...



RIMG1693

こんな形の硬い物体.

サンゴに似ていますが,さにあらず.ヒライボ(多分)という名の,石灰藻です.

先ほど陸地に打ちあがっていたのは,大量のヒライボだったのですね.

それにしても,こんなに一面埋め尽くすほどの石灰藻の群落はみたことがありません.

一つを拾い上げてみると,ウロコムシと思われる多毛類が大量にくっついています.

恐らく,このような生物のゆりかごとなっているのでしょう.

この海岸からは,クモヒトデも4種ほど採れました!


岡西研太平洋調査③

 IMG_7515

東大水産実験所の次は,志摩市にある,三重大学の水産実験所に向かいました.

到着したのは夜だったので,こんな写真しか撮れていませんが,



RIMG1815

こちらが昼間の写真です.実験所は,海を挟んだ向こうの島にあります.

実験所以外の有人施設がほとんどない島です.この船着場から船で渡ります.

実験所のメンバーは皆船舶免許をお持ちとのことです.



RIMG1634

浜名湖ではクモヒトデの処理をする暇がなかったので,

こちらの実験所の設備をお借りしました.
 

IMG_7532

クモヒトデの麻酔・写真撮影・固定に勤しんでいます.

これだけの人数が同時にクモヒトデの標本づくりに取り組む場面は,日本の歴史上でもまれだと思います.



IMG_7521

撮影中.夜遅くまでお疲れ様でした!



藤本さんによるメイオベントス抽出も同時開催.



IMG_7528

動吻動物が採れていました!

岡西研メンバーも興味津々です.



RIMG1643

作業後に,食堂でウェルカムパーティを開いてもらいました!
 

RIMG1641

流石,魚類の研究室です.

本当に美味しいお魚(大きい方はマイワシ,小さい方はハタハタ)をご馳走になりました.

ありがとうございました!
 

RIMG1642

こちらは藤本さんの渾身の青森土産,「生まれて墨ませんべい」.

これで普通の美味しいせんべいなのですから,イラストとのギャップがすごい逸品.



翌日は実験所の周りを調査です!


岡西研太平洋調査②

浜名湖での調査レポートの続きです. 
 

RIMG1600

今回一緒に調査を行った,東北大学の藤本さん.

彼が修士の学生だった頃に瀬戸臨海で一年一緒でしたが,

先日滞りなく学位を取得さて,今は特任助教をされているとの事.

素晴らしい!今後の活躍が期待されます.

今回はクマムシとか,小さないきもの狙いです.
 

RIMG1603

実験所の目の前の海に潜ってみました.

五月とはいえ,やや寒い...
 

RIMG1610

波がなく,穏やかな岸壁で生き物を探すこと数分...
 

RIMG1605

いましたーーー!海藻の間に蠢くトゲクモヒトデと思われる個体を発見!

ゲットです!



RIMG1618

調子に乗って,そこから車で一時間ほどの御前崎に移動.

Google mapで確認してみてみるに,なかなか良い海岸出たのですが...
 

RIMG1620

うーん,来てみると,粒の大きい砂利とか,泥岩と思われる隙間の少ない底質.
 

RIMG1622

こういうところにはあまりクモヒトデはいません.

更に,やや波も高く,結局ここではクモヒトデボウズでした.残念.
 

IMG_7513

ということで,静岡での調査はこれでお開き!

実験所近くの有名らしいラーメン屋さんでの一杯が,身に沁みました.

次は三重県に移動です!
 

今回の滞在でお世話になった,

東大水産実験所の,城さん,佐野さん,菊池先生,

ありがとうございました!


岡西研太平洋調査①

先日,白浜の瀬戸臨海実験所の調査に参加してきました.

その道中に,いろんな場所に立ち寄って調査をしてきましたので,久しぶりに記事にしてみたいと思います.

 IMG_7499

調査一日目は移動です.水戸から白浜まで一気に行っちゃうとしんどいので,
 

IMG_7500



 

IMG_7502

浜名湖にある,東京大学の水産実験所にお邪魔しました!

街中に忽然と蜃気楼のごとく現れる実験所で,

駅やスーパーまでのアクセスの良さに度胆を抜かれました.
 

IMG_7508

建物内にこんなポスターを発見!瀬戸臨海の実習のポスターです!

毎年何百部も,いろんな学校に送っているのですが,

ちゃんと掲示されてもらっているのをみると,うれしくなりますね!
 

IMG_7507

こちらが宿泊所.
 

IMG_7510

ふっかふかのお布団!ユニットバス付の部屋で,

まるでビジネスホテルのような待遇でした.
 

RIMG1596

一晩休んで,翌朝から調査です!

業務用車のハイエースから調査用具を下ろし...
 

RIMG1599

いざ出発!果たして浜名湖にクモヒトデはいるのか?