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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.


水戸が雪に埋もれました.

朝玄関を出たら真っ白で驚きました.

水戸キャンパスも真っ白!

初冬の北大を思い出します.
 

この枝ぶり...実にモヅルチックであります.

改めてじっくり見てみると,やはり通ずるものがありますよね.

生物の普遍性を垣間見た思いでした.


謹賀新年

2017

既に年明けから10日以上が経ってしまいましたが,

あけましておめでとうございます.



20世紀の感覚が抜けない自分にとっては,

2017という数字が信じられませんが,

こうしてどんどん時間感覚が加速していくのでしょうね(遠い目).



2016年は曲がりなりにも教員として1年を経験し,

本の出版や,論文成果の公表など,

それなりに色々と残せた年だったかなと思っています.



2017年は更なる飛躍を目指して邁進していきたいと思います.

今年もよろしくお願いいたします.


論文が出版されました

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.