SS研合同分科会
ヤポネシア人の歴史をゲノムでたどる‒進化系統樹作成法の紹介とともに‒斎藤 成也
国立遺伝学研究所 集団遺伝研究部門 教授
総合研究大学院大学 生命科学研究科遺伝学専攻 教授
東京大学 大学院理学系研究科生物科学専攻 教授
2018年10月26日(水)ANAクラウンプラザホテル神戸

Introduction to Evolutionary Genomics Second Edition
Part 3 Methods for Evolutionary Genomics
Chapter 17 Phylogeny Construction

17.1 Classification of tree-building methods
17.2 Distance matrix methods
17.3 Neighbor-joining method
17.4 Swift neighbor-joining method for distances
under approximate evoltionary rate constancy
17.5 Exterior Edge Elimination
17.6 Phylogenetic network construction from distance matrix data
17.8 Parsimony method
17.9 The likelihood method
17.10 Phylogenetic network construction from character state data
17.11 Tree searching algorithms
17.12 Comparison of phylogenetic tree making methods
17.13 Phylogeny construction without multiple alignment

Figure 17.2

a A1
B
D
C

b

1

1

1

1
2
3G

F

5

E

5

4

5
5

5

3

H

2

2

2 1
1

3

3

6

2

2
1

1
4

6

2

7

8

有根系統樹

無根系統樹

Table 4.1

無根系統樹の樹形総数

Table 4.1

無根系統樹の樹形総数

Figure 17.3

距離行列の例
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

0.0516
0.05500.04830.05820.00940.01250.02840.09250.19210.0031
0.0221
0.0651
0.0416
0.05840.06870.12210.21830.02530.06850.04500.06190.07220.12590.22280.05490.03840.0551
0.06540.11850.20540.05490.06510.07540.13700.23090.01570.03170.08200.17980.02850.07860.17950.09270.18330.1860-1, 6-8: mouse p53 functional gene2-5: mouse p53 pseudo genes
9: rat p53 functional gene
10: human p53 functional gene

Figure 17.7期待される系統樹

Rat
Human

Figure 17.6

UPGMA系統樹

1 M. m. d.-f
6 M. m. d.-cDNA
7 M. 1.-f
8 M. p.-f
2 M. m. d.-p
3 M. m. c.-p
4 M. m. s.-p
5 M. l.-p
9 Rat-cDNA
10 Human-cDNA

0.1

0.05

0

Neighbor-joining method paper
Saitou & Nei (1987) published in Molecular Biology and Evolution

31 years after paper publication

Google Scholar
Citation numbers of NJ method paper
50,015 = February 6th, 2018
51,099 = June 2nd, 2018
52,565 = October 26th, 2018

Figure 17.14

Figure 17.15

Figure 17.17

近隣結合法系統樹
2 M. m. d-p

99
93

3 M. m. c-p

97

4 M. s. -p

60
56
53

5 M. l. -p
6 M. m. cDNA
1 M. m. d.-f

98

7 M. l.-f
8 M. p.-f
9 Rat cDNA

0

5

10

15

20

Number of nucleotide substitutions

25

30

Non-global search
As buds give rise by growth to fresh buds, and these, if vigorous,
branch out and overtop on all sides many a feebler branch, so bygeneration I believe it has been with the great Tree of Life, whichfills with its dead and broken branches the crust of the earth, andcovers the surface with its ever branching and beautiful
ramifications.

––– The final part of Chapter IV, Origin of Species(Darwin 1859).

Non-global searchSwift Neighbor-Joining (SNJ)
Objective
Find neighbors recursively from N-OTU pairwise
distances under approximate evolutionary rate constancy
Algorithm(1) Search distances and zero-distance pairs are joined.
(2) Find OTU pairs i & j which have minimum ditance value.
(3) Choose OTUs x & y which have minimum distances with OTU i.
(4) If four-point metic is satisfied with OTUs i and j, they are neighbors.
(5) If not, OTUs i and j are not neighbors, and return to step (2).

OTU = Operational Taxonomic Unit
From “Introduction to Evolutionary Genomics Second Edition (Saitou 2018; Springer)

Figure 17.12a) Tree 113b) Tree 2XYc) Tree 3

2

1

3

1

4

4

2

4

2

3

Cycle 1: Steps (2)-(4)Cycle 1: Global minimum = D(2, 3) = 0.0031
Two more closest OTUs from OTU 2 = 4 & 6
D(2, 3) + D(4, 6) = 0.0031 + 0.0384 = 0.0415 <== minimumD(2, 4) + D(3, 4) = 0.0221 + 0.0253 = 0.0474
D(2, 6) + D(3, 7) = 0.0416 + 0.0619 = 0.1035
OTUs 2 and 3 are neighbors
BL(2,X) = {0.0031+[0.0221+0.0416]/2-[0.0253+0.0619]/2}/2= (0.0031+0.03185–0.0436)/2 = -0.004325 => 0
BL(3,X) = 0.0031
Suppress OTU 3

2
4
5
6
7
8
9
10

0.0516
0.04830.05820.00940.01250.02840.09250.1921
1

0.0221
0.0651
0.0416
0.05840.06870.12210.2183
2

Cycle 2: Steps (2)-(4)0.05490.03840.0551
0.06540.11850.205440.05490.06510.07540.13700.230950.01570.03170.08200.17986

0.02850.07860.1795
7

0.09270.18338

Cycle 2: Global minimum = D(1, 6) = 0.0094
Two more closest OTUs from OTU 1 = 7 & 8D(1, 6) + D(7, 8) = 0.0094 + 0.0285 = 0.0379 <== minimumD(1, 7) + D(6, 8) = 0.0125 + 0.0317 = 0.0442
D(1, 8) + D(6, 7) = 0.0284 + 0.0157 = 0.0441
OTUs 1 and 6 are neighbors
BL(1,X) = {0.0094+[0.0125+0.0284]/2-[0.0317+0.0157]/2}/2= (0.0094+0.02045–0.0237)/2 = 0.003075
BL(6,X) = 0.0094 - 0.003075 = 0.006325
Suppress OTU 6

0.1860
9

2
4
5
7
8
9
10

0.0516
0.04830.05820.01250.02840.09250.1921
1

Cycle 3: Steps (2), (3),(5)0.0221
0.0651
0.05840.06870.12210.21832

0.05490.0551
0.06540.11850.205440.06510.07540.13700.230950.02850.07860.1795
7

0.09270.183380.18609

Cycle 3: Global minimum = D(1, 7) = 0.0125
Two more closest OTUs from OTU 1 = 8 & 4
D(1, 7) + D(4, 8) = 0.0125 + 0.0654 = 0.0779
D(1, 4) + D(7, 8) = 0.0483 + 0.0285 = 0.0768 <== minimumD(1, 8) + D(7, 4) = 0.0284 + 0.0551 = 0.0835
OTUs 1 & 7 are not neighbors
suppression of choosing D(1,7)

2
4
5
7
8
9
10

0.0516
0.04830.05820.01250.02840.09250.1921
1

0.0221
0.0651
0.05840.06870.12210.2183
2

Cycle 3: Steps (2)-(4)0.05490.0551
0.06540.11850.205440.06510.07540.13700.230950.02850.07860.1795
7

0.09270.183380.18609

Cycle 3: Global second minimum = D(2, 4) = 0.0221
Two more closest OTUs from OTU 2 = 1 & 7
D(2, 4) + D(1, 7) = 0.0221 + 0.0125 = 0.0346 <== minimumD(2, 1) + D(4, 7) = 0.0516 + 0.0551 = 0.1067
D(2, 7) + D(4, 1) = 0.0584 + 0.0483 = 0.1067
OTUs 2 and 4 are neighbors
BL(2,X) = {0.0221+[0.0516+0.0584]/2-[0.0551+0.0483]/2}/2= (0.0221+0.0550–0.0517)/2 = 0.0127
BL(4,X) = 0.0221 - 0.0127 = 0.0094
Suppress OTU 2

Cycle 7: Four OTUs

4910

0.04830.09250.1921
10.11850.2054
40.18609D(1, 4) + D(9, 10) = 0.0483 + 0.1860 = 0.2343 <== minimumD(1, 9) + D(4, 10) = 0.0925 + 0.2054 = 0.2979
D(1, 10) + D(4, 9) = 0.1921 + 0.1185 = 0.3106
Cycle 7: OTUs 1 & 4 and OTUs 9 & 10 are neighbors

Figure 17.19

迅速近隣結合法系統樹
1 M. m. domesticus functional gene
6 M. m. cDNA
7 M. leggada functional gene
8 M. platythrix functional gene
2 M. m. domesticus pseudogene
3 M. m. castaneus pseudogene
4 M. spicilegus pseudogene
5 M. leggada pseudogene
9 Rattus norvegicus functional gene

期待される系統樹と一致！

Table 17.4 Comparison of various methods for distance matrix of Fig. 17.3==================================================================
Tree ID
Tree topology in Newick Format
Methods*==================================================================
1((((2-5,8),6),1),7,(9,10))P0, L-4.07
2(2-5,(((7,8),1),6),(9,10))P0, L-0.29
3(((2-5,8),((9,10),7)),1,6)
P0, L-4.09
4((((2-5,6),1),8),7,(9,10))P0, L05(((2-5,(1,6)),8),7,(9,10))P0, L-5.39
6(((2-5,(1,6)),7),8,(9,10))P0, L-2.55, NJ
7((2-5,(6,(1,7))),8,(9,10))P0, L-4.31
8((2-5,6),((1,7),8),(9,10))P0, L-6.10
9((2-5,8),((1,6),7),(9,10))
P+1, L-9.02
10((2-5,((1,6),7)),8,(9,10))
P+1, L-8.80
11(2-5,(((1,6),7),8),(9,10))
P+1, L-8.99
12(((2-5,6),(1,7)),8,(9,10))
P+1, L-7.37, ME
13((2-5,(1,6)),(7,8),(9,10))
P>1, L<-9.0, NN
14(2-5,((1,6),(7,8)),(9,10))
P>1, L<-9.0, SNJ
15(2-4,((1,6),(7,8))),5,(9,10))
P>1, L<-9.0, UPGMA==================================================================*P: Parsimony [56], L: Likelihood [60], NJ: Neighbor-Joining [1], ME: Minimum Evolution [19],
NN: Neighbor-Net [73], SNJ: Swift Neighbor-Joining [this chapter], UPGMA: UPGMA [12]. See
Figs. 17.6, 17.9, 17.17, 17.19, and 17.26 for trees constructed by using UPGMA, ME, NJ, SNJ, andNN methods, respectively.

External Edge Elimination (3E)
Objective
Analogous to Zharkikh (1977) and Simultaneous Sequence
Joining (SSJ) of Saitou (1998) for maximum parsimony method,
we eliminate external edges recursively from N-OTU pairwise
distances under approximate evolutionary rate constancy.
Algorithm(1) Pick up one OTU i out of N OTUs arbitralily.
(2) Choose L(<<N)-smallest OTUs from N–1 distances with OTU i.
(3) Compute external edge lengths for OTU i from all L(L–1)/2 OTUs.
(4) Find minimum external edge length value for OTU i.
(5) Subtract this distance from all N–1 distances with OTU i.
(6) N ==> N–1, and return to step (1).
From “Introduction to Evolutionary Genomics (Saitou 2018; Springer)

Computation of External Edge Length:
Fitch Operation

From “Introduction to Evolutionary Genomics (Saitou 2018; Springer)

Example Distance Matrix

Original data from Saitou and Nei (1987; Molecular Biology and Evolution)

BL[1,X] = (D12+D13–D23)/2 = (7+ 8– 5)/2 = 5= (D12+D14–D24)/2 = (7+11– 8)/2 = 5= (D12+D15–D25)/2 = (7+13–10)/2 = 5= (D12+D16–D26)/2 = (7+16–13)/2 = 5= (D12+D17–D27)/2 = (7+10– 7)/2 = 5= (D12+D18–D28)/2 = (7+14–11)/2 = 5= (D12+D18–D28)/2 = (7+14–11)/2 = 5= (D13+D14–D34)/2 = (8+11– 5)/2 = 7= (D13+D15–D35)/2 = (8+13– 7)/2 = 7= (D13+D16–D36)/2 = (8+16–10)/2 = 7= (D13+D17–D37)/2 = (8+13– 7)/2 = 7= (D13+D18–D38)/2 = (8+17–11)/2 = 7= (D14+D15–D45)/2 = (11+13–8)/2 = 8= (D14+D16–D46)/2 = (11+16–11)/2 = 8= (D14+D17–D47)/2 = (11+13–8)/2 = 8= (D14+D18–D48)/2 = (11+17–12)/2 = 8= (D15+D16–D56)/2 = (13+16–5)/2 = 12
= (D15+D17–D57)/2 = (13+13–6)/2 = 10
= (D15+D18–D58)/2 = (13+17–10)/2 = 10
= (D16+D17–D67)/2 = (16+13–9)/2 = 10
= (D16+D18–D68)/2 = (16+17–13)/2 = 10
= (D17+D18–D78)/2 = (13+17–8)/2 = 11

Miniumum External Edge is correct one

Original tree from Saitou and Nei (1987; Molecular Biology and Evolution)

All 8 minimum external edges are foundOriginal tree from Saitou and Nei (1987; Molecular Biology and Evolution)

Three neighbors are found at once

Original tree from Saitou and Nei (1987; Molecular Biology and Evolution)

New distance matrix for 5 OTUs
Fitch operation forthis distance matrix
EEL[12*] = 2
EEL[3*] = 0
EEL[4*] = 0
EEL[56*] = 2
EEL[78*] = 1

From “Introduction to Evolutionary Genomics (Saitou 2018; Springer)

Three minimum external edges are foundOriginal tree from Saitou and Nei (1987; Molecular Biology and Evolution)

Final Tree after third
Fitch Operation

4*

1
123*

0

2 5678*最小の枝長推定値＝3--------------------------------------------20
3
14
3
5
24
3
5
6
6
3
5
6
7
32
3
5
6
7 10
8
3
5
6
7
9
9
31
3
5
6
7
9
9 13
29
3
5
6
7
9
9 13 15
16
3
5
6
7
9
9 13 15 13
12
3
5
6
7
9
9 13 15 13 13--------------------------------------------30 20 14 24
6 32
8 31 29 16---------------------------------------------

最小の枝長推定値＝14--------------------------------------------22
15
9
15 18
19
15 18 2126
14 14 14 14
31
14 14 14 14 1911
14 14 14 14 22 1915
14 14 14 14 15 15 1523
14 14 14 14 15 15 15 27
3
15 18 21 23 14 14 14 14 14
21
14 14 14 14 16 16 16 15 15 14--------------------------------------------5 22
9 19 26 31 11 15 233---------------------------------------------

Explosive increase of whole human genome data

103
2015
Tohoku Medical Megabank

104
2016
105
Project
106~2025

近隣結合法で作成された多数の人類集団の系統樹
インド
中央アジア
ヨーロッパ
中近東
東アジア
アメリカ
オセアニア
東アフリカ

西・中央アフリカ

南アフリカ

Tishkoﬀら(2009)より

東アジア集団の遺伝的関係
アイヌ人

中国北部の少数民族
中国南部の少数民族

ヤマト人

韓国人

上海の漢族
台湾の漢族

オキナワ人

北京の漢族

Jinamら (2012)より

アイヌ人祖先集団と本土人祖先集団の現代本土人への混血割合の推定

14-20%

東アジアの大陸 ヤマト人 アイヌ人 東アジア以外
集団の集団
Jinamら (2015)より

アイヌ人の祖先集団とヤマト人の祖先集団が混血をはじめた時期の推定
混血開始の時代
世代前年前

およそ紀元６〜７世紀
1世代=30年と仮定すると およそ紀元３〜４世紀
1世代=25年と仮定するとJinamら (2015)より

東北地方におけるアイヌ語地名（-ナイ, -ベツ）の分布

縄文人

頭骨小変異データによる
日本人とその周辺集団の近縁図
百々・石田・斎藤(1992)より

アイヌ人

J(古墳)
J(室町)

土居が浜(弥生)J(鎌倉)金隈(弥生)モンゴル人
南部中国人 J(江戸) J(現代-南西日本)
J(現代-東日本)

アリュート

アラスカエスキモー
カナダエスキモー

オンタリオイロコワ族

縄文人の系統は2万-4万年前にさかのぼり、彼らのゲノムの12%が本土日本人に伝わった

シベリアの古代人１
南米先住人
東ユーラシア人

12%
三貫地貝塚の縄文人
パプアニューギニア人
シベリアの古代人２
西ユーラシア人
アフリカ人

神澤ら(2016)より

本土日本人 (ヤマト人) に伝えられた
縄文人ゲノムの割合

本研究の推定値:

12%

縄文人ゲノムを用いない以前の推定結果
Jinamら(2015): 14-20%
中込ら(2015): 22-53%
Heら(2013):
23-40%
宝来ら(1996): 35%

オキナワ人、九州ヤマト人、東北ヤマト人、近畿ヤマト人の遺伝的関係（山口-加畑ら2008のデータにもとづく）

近畿 642ー九州 687435
沖縄 3282 3452
東北近畿

Fst距離行列

ー
2823
九州
沖縄

九州

195● 近畿

● –97

211

337
236 ●東北2709●

斎藤 (2017)より

HLA遺伝子のＤＮＡからみた日本列島人
中岡・井ノ上ら (2013)より

四国
東海
関東 九州
近畿
北海道 東北沖縄

中国

北陸日本列島への三段階渡来モデル
斎藤成也(2015)『日本列島人の歴史』より

日本47都道府県のミトコンドリアハプロタイプ頻度にもとづく
主成分分析結果
39

高知
和歌山
30
35
三重 山口
24

PC2 (24.0% explained var.)

5

岡山

山梨19
北海道

香川

1

宮城

石川

4

17
3

40

福岡

中央軸
0

23

埼玉 愛知

11
22 静岡

神奈川

1427 大阪
12
13 千葉

岩手

16

富山
8 15
7
奈良福島
29
愛媛
茨城 秋田

京都
20

長野

−5

大分

18

32

44

6

山形
広島 青森
34
群馬 2 4243
10 滋賀長崎
熊本
25
41
佐賀
0

鳥取

沖縄
47

36

31

45

38

栃木 徳島
26

周辺部分

宮崎

9

兵庫

−5

46

岐阜

28

5

鹿児島

21

東京

秋田

33
37

5

島根

10

福井

15

PC1 (56.6% explained var.)斎藤 (2017)より

Fujita et al. (1978) より

斎藤成也 (2017) 図55：日本47都道府県のABO式血液型頻度分布
0.2%

B
型
対
立
遺
伝
子
頻
度

22

0.19%

5

2

12

19
33

17
47-2
3
0.17%

●
○
計

0.15%
0.2%

0.22%

下
18
6
24

上
10
15
25
0.24%

11 15

42
6 1
13
4
10 14 238
29 25 40
30
34
27
39
18
26
35
32 16 28 41 36
37
24 44
7
45
43
31
46

0.18%

0.16%

9 20

21

38

47-1

0.26%

0.28%

0.3%

A型対立遺伝子頻度

0.32%

0.34%

ヤマト人の「うちなる二重構造」
日本列島中央部の中央軸と周辺部分

周辺部分
周辺部分

周辺部分

軸
央
中

周辺部分

斎藤 (2017)より

二重構造モデルによる日本人集団の成立『日本人の成り立ち』埴原 (1990)より

日本列島への三段階渡来モデル
渡来時期の縄文時代中期まで 可能性 (１)

弥生時代

海
の
民 縄文時代後晩期

古墳時代以降斎藤成也(2017)より

日本列島への三段階渡来モデル
渡来時期の縄文時代晩期まで 可能性 (2)弥生時代

古墳時代以降斎藤成也(2017)より

現代人進化の研究は解像度「数万倍」革命のまっただなか
Y
染
色
体
常染色体
常染色体

（〜百万ヵ所）（数百万塩基サイト）

ミトコンドリアDNA・Y染色体
ミトコンドリア（百塩基サイト程度）
DNA（〜100 ヵ所）

斎藤成也 (Saitou Naruya) の単著・編集本のご紹介
2018年10月刊行

2015年

2013年

2017年編2012年編

2017年

2011年

2009年

2016年

2009年編2007年