Rと同位体分析~siarパッケージの紹介~

Kashiwa.R#8

東京大学大学院新領域創成科学研究科

蔦谷匠2013-06-07

1第8回 Kashiwa.R バイオ実験系ラボ支援回http://www14.atwiki.jp/kashiwar/pages/19.html

自己紹介 2

蔦谷 匠 (つたや たくみ)東京大学・新領域・先端生命・D2生物学 → 会社員 → 人類学同位体分析, 子供, 古人骨

連絡先:– @tsutatsuta– tsutayatakumi[at]gmail.com

http://tsutatsuta.net/

内容 3

◯ 同位体分析による食性の推定– You are what you eat + Δ– 2つの大きな問題

◯ siar– ベイズ推定を組み込んだ新たなモデル– 人類・考古学への応用例

◯ mixingモデルの応用– 何かと何かが混ざった割合を知りたいとき

Rで簡単にmixingモデルが使える原理はシンプルなので応用が可能

炭素・窒素安定同位体分析による食性推定食物の同位体比が体組織に反映される

炭素: 光合成回路 / 窒素: 栄養段階被食→捕食でsystematicなズレ (Δ)

ホタテガイ

Yoneda et al. 2004 を改変Wikipedia

長野県保地遺跡 (縄文後期) 出土人骨の分析結果

オットセイタラ

シカ

クヌギ

アワ

キンブナ

C (1.07%: 安定)136

陽子電子中性子原子核

軽い同位体は化学反応しやすい存在比率に違いが生じる

C (98.93%)

C (微量: 放射性)

126

146

4

δ15

N (‰

)

δ13C (‰)

MM

MF

MSAF

C3

C4TM

体組織を構成する元素の図

何を知りたいか？ 5

食資源ごとの寄与率(何をどのくらい食べているか？)

mixingモデルによって計算

食資源が2つの場合未知の定数が2つの連立方程式

δ13Cガチョウ = a δ13Cアマモ + b δ13Cアオサa + b = 1

6

δ13C (‰)アオサ-14.1

アマモ-11.2

ガチョウ-13.2

(-11.6 - 1.6)

アマモ寄与率 a = 0.31アオサ寄与率 b = 0.69

以降のデータはsiarのデモデータセットより引用しました.

食資源が3つの場合未知の定数が3つの連立方程式

7

δ13C (‰)

アオサ-14.1 / 9.8

アマモ a = 0.81アオサ b = 0.13草 c = 0.06

δ13Cガチョウ = a δ13Cアマモ + b δ13Cアオサ + c δ13C草δ15Nガチョウ = a δ15Nアマモ + b δ15Nアオサ + c δ15N草a + b + c = 1

δ15

N (‰

)

アマモ-11.2 / 6.5

草-30.9 / 4.4

ガチョウ-13.2 / 6.8

応用上の2つの問題 その1未知の定数 (推定したい食資源) がもっと多くなったら？

8

δ13C (‰)

アオサ-14.1 / 9.8

δ15

N (‰

)

アマモ-11.2 / 6.5草

-30.9 / 4.4

ガチョウ-13.2 / 6.8

オオバアオサ-11.2 / 11.2

測定する同位体の種類を増やせば対応可能でも実用的な同位元素の数には限りがある

応用上の2つの問題 その2ばらつきがある

9

食資源の同位体比, 食物→体組織のズレ平均値で代表させて良いのか？

δ13C (‰)

アオサ-14.1 / 9.8

δ15

N (‰

)

アマモ-11.2 / 6.5

草-30.9 / 4.4

ガチョウ-13.2 / 6.8

新たなmixingモデル: siarStable Isotope Analysis in R

ベイズ推定を組み込んだモデル過剰な食資源やばらつきに対応し分布として結果を返すRパッケージとして配布

10

Parnell et al. 2010

http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0009672

応用例 11

・私の研究

・分子生物学に適用するとしたら

私の研究 12

論文になったら公開します. すみません.

分子生物学への応用何かと何かが混ざっていて, その割合を知りたい数値計算は同位体比でなくても可能ばらつきを考慮したり, 重み付けしたりもできる

13

Phillips & Koch 2002

以下の論文のFigure 2.

Phillips D, and Koch PL. 2002. Incorporating concentration dependence in stable isotope mixing models. Oecologia 130:114–125.

まとめ 14

◯ 同位体分析による食性の推定– You are what you eat + Δ– 2つの大きな問題

◯ siar– ベイズ推定を組み込んだ新たなモデル– 人類・考古学への応用例

◯ mixingモデルの応用– 何かと何かが混ざった割合を知りたいとき

Rで簡単にmixingモデルが使える原理はシンプルなので応用が可能