Fig 1： 経路レベルでの収斂進化の理論的な分類とその具体例#

Fig 1は、遺伝的収斂がどの階層で生じるかを、
(A) 理論的分類と (B) 文献に基づく具体例によって示したもの。

上段の灰色ボックスは、収斂の階層（gene → pathway → multi-pathway）を示す。
下段のネットワーク図では、各遺伝子（ノード）が経路（円）内に配置され、
自然選択の統計的有意性（P値）が色で表現されている（黄〜赤＝強い選択）。

また、各系統における比較は以下のように設定されている。

• D = derived lineage（派生系統・適応系統）
  → 環境適応を遂げた集団（例：高地・寒冷環境など）
• A = ancestral lineage（祖先系統・対照系統）
  → 適応前の祖先的または原環境に残る集団

Fig.1の4つのネットワークでは、左右がそれぞれ祖先群と適応群、上下が系統1および系統2を表す。
以下に各パネルの意味を整理する。

2.1 Trait complexity（形質の複雑性）#

• 遺伝子数が多い形質ほど、異なる遺伝子経路を経て同一表現型に達しやすい。
• Mutational target size, genotypic redundancy, genotype networkの概念を導入。
• 適度な冗長性が「pathway-level convergence」を促進する“sweet spot”を形成。

2.2 Divergence time（分岐時間）#

• 系統間の分岐時間が長くなるほど、同一遺伝子での収斂は減少。
• しかし経路の機能は長期的に保存されるため、経路レベルでは収斂が維持されうる。
• 例：酵母遺伝子のヒトオルソログ置換実験や、アブラナ科の高山適応研究。

Fig 2：形質の複雑性と分岐時間が収斂進化に与える影響#

(E) 分岐時間の増加に伴うオルソログ喪失と経路保存性#

• 系統が分かれるにつれ、一対一対応のオルソログが失われていく。
  → 遺伝子レベルの対応が崩れる。
• しかし、経路全体の構造（例：代謝経路や調節ネットワーク）は比較的保存される。
  → 経路レベルの収斂は長期的に維持されうる。

（図の左から右に進むほど、赤ノードが同じ遺伝子でなくても経路単位で共通性を保つ）

(F) 長期進化での「単純形質の喪失」と「複雑形質の持続」#

• 分岐が浅い場合：
  → 単純形質（例：特定の指骨の長さなど）を直接比較できる。

• 分岐が深い場合：
  → 単純形質は消失・改変され、比較不可能になる。
  → 代わりに、より抽象的な複雑形質（例：全体的な肢構造、発生様式など）を比較対象とせざるを得ない。

手法選択の重要性とシステム生物学的統合の必要性#

著者は、経路レベルの収斂を検出するためには以下の点が重要と述べる：

• 候補経路型 vs ゲノム全域型アプローチ（→ Box 2）
• 研究対象系統と形質の選択
• 遺伝子を経路単位にどのようにまとめるか
• 経路の比較および収斂検出の解析手法の選択

これらを最適化するには、システム生物学的視点（ネットワーク・モジュール解析）を統合することが不可欠であると主張している。

以下に、手法選択の各ステップを要約する。

1. 研究対象の選択#

• 著者らは、分岐時間と形質複雑性が
  経路レベル収斂の程度を左右すると仮定。
• その検証には、少なくとも3系統以上で異なる分岐時間をもつ比較系が必要（Bohutínská & Peichel 2024）。
• 各系統で「適応集団 vs 祖先集団」を比較して選択遺伝子を同定し、
  その結果を遺伝子レベルだけでなく経路レベルでも比較する。
• 経路比較には、オルソログ対応・機能注釈・ネットワーク構造比較など複数の方法がある。

2. 形質の選択#

• 古典的には「共通形質」から出発（例：コウモリとイルカの反響定位、魚類の流線型、洞窟生物の色素喪失）。

• 近年では「共通環境圧」から出発する環境主導型アプローチも増加。

  • 例：低酸素・高塩分・極寒など。

• ただし、因果関係の立証が難しいという課題があるため、
  以下のような実験的補強が推奨される：

  • 共通ガーデン実験（common garden: 同じ環境条件で育てて比較する）
  • 相互移植実験（reciprocal transplant: 環境に入れ替えて生育・生存を比較する）

3. 形質複雑性の推定#

• 経路レベルの収斂確率は、「形質の複雑性 × 分岐時間」に依存する。

• 複雑性の定義は難しく、階層的に構成された形質として捉えることが提案される。

  • 例：抗凍結タンパク質合成 → 凍結耐性 → 極地適応
  • 一つの形質はさらに上位形質の一部を構成する。

• 著者は、形質複雑性を連続体として扱うことを提案：
  分子形質（狭義） ⇄ 生態・適応形質（広義）
  さらに遺伝的複雑性（関与遺伝子数、モジュール性、相互作用度）を定量化する試みが有用と述べている。

6. 経路の定義#

• 非モデル生物では経路注釈が不十分であり、経路の定義自体が大きな課題。
• 通常の手順：選択遺伝子リストをGO・KEGGなどでエンリッチメント解析 → 既知経路に割り当て。
• しかし、注釈が不完全な場合、以下のデータ駆動型手法が有効：

NOTE

(AlphaFold3ではなく) AlphaFold2なのは論文のまま

7. 種間の経路比較#

進化過程で、アミノ酸置換や制御要素変化、遺伝子重複・喪失が生じ、経路構造が再配線される。
したがって、種間で経路を比較する際には、異なる構造をどう整合させるかが課題である。

Fig.4 比較戦略：#

1. モジュール構成の比較

   • 既知の経路やGO分類に基づく比較（Fig.4E）
   • データ駆動的に推定した共発現・制御モジュールの比較（Fig.4F）
   • オルソログ群の共有度を指標とする。

2. ネットワーク整合

   • オルソロジーベースのアラインメント：対応遺伝子ペアを軸に経路構造を比較（Fig.4G）
   • トポロジーベースのアラインメント：遺伝子名に依存せず、構造的に相似なモチーフを検出（Fig.4H）

ただし、進化過程で経路やモジュールが完全に失われることもあり、
経路収斂の検出には原理的限界がある。

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8. 機能的検証#

• 経路収斂の主張を裏づけるには、偶然的な類似と真の進化的収斂を区別する必要がある。
• 実験的検証手段：
  • モデル生物や近縁種：ノックアウト・遺伝子改変実験で直接検証。
  • 非モデル種：交配実験で形質への寄与を確認。
• 実験が困難な場合：発生学的・生理学的データ、種間比較の整合的証拠を組み合わせることで補強する。
  → これにより、経路レベルの結果が実際に形質変化に寄与する信頼性を高める。