解説

DNA から紐解く昆虫の種間関係
岸 本 圭 子Keiko KISHIMOTO-YAMADA

先端理工学部環境生態工学課程

准教授

Associate Professor, Ecology and Environmental Engineering Course

塩基配列からその持ち主の種名を特定する手法であ1．はじめにる．バーコードは，種を識別する程度の変異を持つ

地球上に生息する昆虫やクモなどを含む節足動物特定部位の短い塩基配列を指し，生物群によって領門の多様性は卓越しており，全生物種の半数以上を域は異なる．昆虫はミトコンドリア COI の前半部占める．地球上の生物のさまざまな営みは節足動物分 600 bp 程度の領域を標準バーコードとする．身とのつながりを通じて支えられているといっても過元不明のサンプルから DNA バーコード領域を決定言ではない．例えば，自ら移動できない植物においし，既知種の DNA バーコード情報が登録された参ては，多くの昆虫がそれらの繁殖を助けている．ま照用データベース（ライブラリと呼ばれる）の情報

た，昆虫を餌とする哺乳動物・鳥類も多く，食物網と照合することで，種名がわかる（図 1）．ライブの根幹をなす．このように生態系の基盤をなす昆虫ラリに当該種のバーコード情報が登録されていなけであるが，それらが関係する種間関係についてはわれば，類似性の高い塩基配列をもつ近縁の種やグかっていないことが多い．昨今生態学の分野では，対象とする生物に残された他の生物の DNA の痕跡から種間関係や食物網の解明を目指した研究が急速に増えている．本解説では，主に昆虫やクモなど節足動物が関わる種間関係を紐解くツールとしてのDNA バーコーディング（メタバーコーディング）について，筆者の研究活動を含めて，紹介する．

2．DNA バーコーディング
DNA バー コ ー デ ィ ン グ は，2003 年 に Hebert 博士らによって提唱された生物の同定支援手法である（Hebert et al. 2003）．商品についたバーコードデー
タを読み込んで情報を得るように，DNA の特定の―９―

図1

ループ（科や目）が種候補として導き出される．
さて，生物の名前を調べるとき，皆さんはどのように行うだろうか．市販の図鑑の写真と見比べて種3．DNA メタバーコーディングによる種間関係の解明名を決める方法が最も慣れ親しんだ方法であろう．

DNA バーコーディングの考え方を基軸に，昨今今はインターネットでも専門家や専門機関が掲載しは大量の DNA 配列を高速で解読する次世代シーケている写真図鑑があるので，それらを利用することンサーを用いて，複数の生物種の DNA が混じってもできる．私が担当する実習では，より専門的な図いるサンプルから生物種を同時に同定することが可

鑑・資料を使って受講生が龍谷の森などキャンパス能になった．その手法は DNA メタバーコーディン付近で採集してきた昆虫を自分で同定する学習項目

グと呼ばれ，食物網解析や群集解析に用いられる．

がある．同定とは種名を決める行為のことである．

例えば，昆虫を食べる鳥類は一般的には一度に複数受講生は顕微鏡下で昆虫の外部形態の特徴，例えの昆虫を採食し，餌となった昆虫類は鳥類の体内でば，触覚の節の数や上翅の毛の密度などを調べ，図消化され，糞として排出される（図 2）．糞の中に鑑の情報と見比べながら同定する．外部形態の特徴は複数の餌生物由来の DNA 断片が残されるため，は相対的な情報をもとに書かれていることが多く，糞サンプルからそれらの DNA を抽出する（図 2）．

例えば， より小さいとか， より毛の密度が濃同定に使うバーコード領域は，昆虫を含む広範囲のなど，これまでたくさんの個体を見てきた者に無脊椎動物で増幅可能なユニバーサルプライマーをしかわからない表現も多い．経験と知識のない者に用いて，COI 領域の 150〜300 bp 程度の短い配列をとって，昆虫の同定は一筋縄ではいかない難しい行解読することが多い（Ando et al. 2019）．それら餌為である．さらに厄介なのは，昆虫の成長段階で形生物のバーコード配列と，ライブラリのデータとを態的特徴が異なることである．日本に生息する昆虫照合し，高い類似性の配列をもつ餌候補生物を絞りは約 4 万種，それらの記載は成虫をもとにされるの込む（図 2）．鳥類や哺乳動物の食性解析は従来採が基本で，卵や幼虫，蛹など成虫以外の成長段階は餌行動の観察や，糞や胃の中に残った消化中の昆虫把握されていないことも多い．また，外部形態の異破片をもとに行われていたが，ここ数年で糞サンプなる雌雄も存在し，同種であることの対応づけがでルを使った DNA メタバーコーディングによる研究きていない種もいる．チョウやガの幼虫のようにが飛躍的に増えている（Ando et al. 2019）．DNA メ

イモムシとして広く一般に愛されるグループや，タバーコーディングによる調査が，従来の調査方法

幼虫が農業害虫として重要視されるグループなどをに比べて特に有利性があるのは，1）希少な生物や，い除いて，成虫以外の段階の外部形態をもとに同定ができる図鑑や資料はほとんどない．
そうした状況で，理論的には，非専門家でも基本的な DNA 解析技術さえあれば DNA バーコーディングによって同定ができるのである．また，同定だけでなく，各成長段階や雌雄の対応づけ，隠蔽種の発見にもつながっている．しかし，この手法が提唱されてから約 20 年が経過している現在においても，日本では昆虫のライブラリが充実していないため（4 を参照），DNA バーコーディングによる精度の図2

高い同定は実用的でないのが現実である．
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2）直接観察が難しい系，3）特殊な消化方法をもついても，DNA メタバーコーディングは有効である生物など，これらを対象とする研究においてであると考えられる．これらの生態系は，深海と合わせ（岸本・伊藤 2015）．て，生物多様性解明への最後のフロンティアと表さ

希少な生物とは，ここでは絶滅危惧種など保全のれるように（Lowman & Wittman 1995 など），未知対象となる生物を指す．これらの餌生物の情報は，な種が存在するだけでなく，種間関係についてもわ保全計画を立てる上で必須である．こうした種はすかっていないことが多い．筆者らはかつて，東南アでに個体群サイズが小さくなっていることが予想さジア熱帯雨林の林冠部に生息する植食性昆虫と植物れ，直接観察によって十分なデータを得るのが難しとの相互作用網について研究を行った（Kishimoto-い．また，調査者が対象動物を追跡する行為が，そYamada et al. 2013）．熱帯では古くから植食者は寄れらの採餌行動にストレスなど負の影響を与える可主植物に特異的であるとの通説があり，1 種の昆虫能性も予想される．かつて野生絶滅した鳥類のトキが利用する植物種は 1〜数種の限られた植物しか利は，種の保存法の国内希少野生動植物種に指定さ用しないと考えられていた．しかし，実際にはアクれ，環境省主導の野生復帰事業が進められている．

セスが難しい林冠部での調査はほとんど行われてこそれらの餌生物はこれまで，採餌行動の直接観察なかった．筆者らの研究サイトにも，林冠部の調査（Endo et al. 2003）や死亡個体の胃内容の直接観察のために，はしごや吊り橋，研究用クレーンが設備（大脇ら 2015，岸本 2019）によって明らかにされてされていたが，前者ではアクセス可能な樹種が限らいる．前者はトキの採餌行動に影響を与えないようれていた．後者の研究用クレーンは，アクセス可能に，100 m 以上離れた位置からフィールドスコープな樹種は増えるが安全上の観点から，対象昆虫が採を用いて観察した．その結果，トキは特定の季節に餌を行う夜間の調査ができなかった．そうした理由

昆虫を含む小型の動物を高頻度で採食することが解から，林冠部の植食性昆虫の寄主植物を調べるため明されたものの，望遠レンズを使っても小型の動物には労力と時間がかかっていた．そうした困難を打の種類まで特定できたケースは限られた（Endo et

破するため，筆者らは対象昆虫が灯火に集まる性質

al. 2003）．後者の胃内容の直接観察は，前者より多を利用して，灯火による定量的な採集を行い，それくの小型の動物，特に昆虫類の利用が明らかにされらの胃内容に残された植物 DNA 断片から寄主植物たが（大脇ら 2015），死亡個体が回収されたときのを 科 レ ベ ル で 同 定 し た（Kishimoto-Yamada et al.

み調査が実行可能なのでそもそもサンプル数が限ら＊2013）．その結果，対象種の多くで複数の科を餌とれている．最近では，DNA メタバーコーディング

して利用する広食性であることが示唆され，従来熱によるトキの食性調査が行われ，トキにストレスを帯で広く信じられてきた植食性昆虫の高い寄主特異与えることなく，約 500 の糞サンプルを回収し，従性に関する仮説を覆すものとなった．また，本結果来の方法よりはるかに多種多様な餌生物の利用を明では多数の種類を利用しているだけでなく，利用植らかにした（向井・関島ら未発表）．生物に影響物の生育場所は広範囲に渡っていることも明らかにを与えることなく大量のサンプルを確保できることされた．このことから対象昆虫は比較的高い移動能や，従来の方法より迅速に行うことができるため，力をもち，広範囲で採餌をしていると推測された．

今後さまざまな保全の現場で本手法による調査が増

移動性の高い昆虫の採餌行動の追跡は本来難しく，えることが期待される．

対象生物の移動範囲の広さも直接観察が難しい系に地面の下の土壌中や熱帯雨林の林冠部（地上から当てはまるだろう．こうした有利性を鑑みて，筆者

30〜60 m 部分を指す）など，直接観察するのが難らはここ数年，移動範囲の広い哺乳動物の糞を餌としい生態系に生息する生物群を対象にした研究におして利用する糞虫類の胃内容分析に挑戦している．

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また，節足動物の中には，消化液を口から出し溶れていなくても十分な成果が得られる場合が多い．

を行うもの

国際的には，様々な生 物 を 対 象 と し た 網 羅 的 ながいる．クモも体外消化を行う．体外消化をする動DNA バーコードライブラリを構築するためのバー物の食性は，胃内容の餌生物の断片を直接調べるこ

コードオブライフプロジェクトが立ち上げられ，巨とはできないので，採餌行動の観察が主である．一大なライブラリが構築されつつある．そのため，日

般にクモは広く何でも食べるジェネラリストと考え本産昆虫のライブラリが整備されていなくても，国られてきたが，実際にはクモの餌生物についてはわ

外の種のバーコード情報が登録されていれば，目やかっていないことも多い（Kennedy et al. 2020）．ク

科レベルの同定は可能である．一方で，昆虫の中にモは昆虫や他個体のクモなどを餌とする捕食者で，は，同じ科内や属内でも種間で生態的特性が異なる農耕地では害虫の天敵としても知られている．それ場合がある．また，環境に対する反応が種間で異ならの餌内容を明らかにすることは生物多様性を活かる場合も知られ，保全の現場では種レベルの同定がした農法の確立や，多様性を表す環境指標としてもより詳細な保全計画や順応的管理の構築につながる重要であり，クモを対象にした DNA メタバーコーと考えられる．さらに，筆者らが関わっている地域ディングによる食性解析が注目されている．これまが中心となって進めている保全の現場では，種名での研究では，DNA メタバーコーディングによっ（特に和名）を伝えることで初めて生きた情報になて，クモの生活型（造網性や自由生活者など）や微ることも実感している．そのためにはライブラリを小な行動場所の違いで餌生物が異なるといった傾向充実させ，同定の精度を高める必要がある．例えが 明 ら か に な っ て い る（Kennedy et al. 2020 なば，DNA バーコード登録のためのデータベースど）．一方で，クモのように同種を含め同じ節足動

Barcode of Life Data Systems（BOLD）に は，日 本物門の動物を餌としている捕食者の場合は，これら産昆虫の既知種約 4 万種のうち，バーコード配列が節足動物群の広範囲で増幅可能なユニバーサルプラ

登録されている種はわずか 10 分の 1 程度で，ほとイマーを使うと，相対的に多く消化の影響も受けてんどの分類群で登録カバー率 10％ 以下の低い値がいない捕食者自身の DNA が被食者より増幅されや示されている（岸本ほか 2022）．そもそも，日本すくなるといった問題も知られている．そのため，産昆虫のライブラリ構築は，網羅的に昆虫を収集捕食者自身の DNA を増やさないためのブロッキンし，分類学的知識を有する専門家が種の同定をしたグプライマーを使うなどの工夫がされている（Or-

個体（証拠標本）とその個体から決定されたバー

tiz et al. 2022 など）．ブロッキングプライマーを使コード領域が収集される必要がある．そして，それうことで同種他個体や近縁種の利用は検出されなくらの情報が公開されたデータベースに登録されてはなるため，クモの場合は最終的には観察結果と合わじめて利用者の実用性が高まる（図 1）．日本では，せた評価が必要かもしれない．また，体外消化だけ

バーコードオブライフのような，昆虫のバーコードでなく，鳥類で見られる，砂嚢（消化器官の一種）情報を包括的に集約する動きは停滞しており，個人で餌を粉砕す る よ う な 場 合 に も，DNA メ タ バ ーの研究者や個々の研究機関レベルでライブラリ作成コーディングが有効であることが示されている（安が進められている．筆者らはライブラリ充実のたかして，その液を吸い取る

藤体外消化2019）．

め，研究者間の情報共有のためのプラットフォーム
2022），作りなどを進めているものの（岸本ほか

4．日本産昆虫ライブラリの充実に向けて現状の進め方では，残り 3 万 5 千種程度のバーコー

これまで紹介してきた DNA メタバーコーディングによる研究は極端に言えば，ライブラリが整備さド情報が登録され，実用的な同定が可能になるまでには相当な時間がかかるものと考えている．

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DNA メタバーコーディングによる種間関係の研まで様々な段階で無関係の DNA のコンタミネーシ

究で精度の高い同定を担保するためには，自作の参ョンが発生する恐れがあるため，得られた配列の妥照用ライブラリ（ローカルライブラリ）を作成する

当性を決めるのは知識や経験，工夫が必要とされのが一つの解決法である．ローカルライブラリは，る．今後も従来の調査方法や実証実験などとうまく既存のライブラリを対象生物用にカスタマイズする

組み合わせて，少しでも多くの昆虫の種間関係を紐手法のほか（Vesterinen et al. 2013），対象となる地解いていきたい．

域や分類群など範囲を限定して実際に生物を採集し作成する方法がある．筆者らの研究では，コウチュ＊本研究を実施した時は次世代シーケンサーを使える環ウ目オサムシ科のローカルライブラリを作成し，ト境はほとんどなく，別の手法を用いて複数の被食者 DNA

キの糞から解読されオサムシ科と絞り込まれた配列を分離している．の 8 割について，確からしい種推定を可能にした（未発表）．本結果から，ローカルライブラリを作成することが同定の精度を高めることに有効であると

引用文献［ 1 ］ Ando, H., Mukai, H., Komura, T., Dewi, T., Ando, M.,
Isagi, Y.（2020）Methodological trends and perspec-

考えられるものの，種数も生活様式も多様な昆虫をtives of animal dietary studies by noninvasive fecal
DNA metabarcoding. Environmental DNA, 2（ 4）, 391-

対象にローカルライブラリを作成するのは極めて困

406.

難で研究例はまだ限られている．

［ 2 ］ 安藤温子（2019）DNA メタバーコーディングで探5．おわりにる絶滅危惧種の食物．森林科学，87, 5-7.
［ 3 ］ Endo, C., Nagata, H.（2013）Seasonal changes of for-

筆者はトキの胃内容から直接餌生物の断片を観察

aging habitats and prey species in the Japanese Crested

する手法も行っており，その断片からトキの巣の中

Ibis Nipponia nippon reintroduced on Sado Island, Ja-の新しい種間関係を発見した（岸本 2019）．実際に目で断片を確認し，ジクソーパズルのように断片

pan. Bird Conservation International, 23（4）, 445-453.
［ 4 ］ Hebert, P. D., Cywinska, A., Ball, S. L., DeWaard, J.
R.（2003）Biological identifications through DNA bar-をつなぎ合わせ分類・同定するのは時間のかかる大codes. Proceedings of the Royal Society of London. Se-

変な作業だが，種を特定できたとき，特に意外な種

ries B: Biological Sciences, 270（1512）, 313-321.

を発見 し た 時 は 格 別 に 嬉 し い．一 方，DNA メ タ［ 5 ］ 岸本圭子，伊藤元己（2015）DNA バーコーディン
グを活用した昆虫の種間相互作用網の解明．日本生

バーディングによる調査では同じ興奮を味合うことはできない．しかし，直接観察では

態学会誌，65（3），255-266.

あり得ない［ 6 ］ Kishimoto-Yamada, K., Kamiya, K., Meleng, P. , Di-

発見の連続で驚きの幅が広がった．例えば，熱帯でway, B., Kaliang, H., Chong, L., Itioka, T., Sakai, S.,

植食性昆虫の広食性を示した研究では，同じ昆虫種

Ito, M.（2013）Wide host ranges of herbivorous beetles? Insights from DNA barcoding. PLoS One, 8（9）, eが被子植物内の複数の科を利用しているだけでなく，系統的に離れた裸子植物やシダ植物までも採食してい る こ と が 示 唆 さ れ た（Kishimoto-Yamada et74426.
［ 7 ］ 岸本圭子（2019）トキの巣内雛の胃内容物から検出されたアカマダラハナムグリの成虫．昆蟲．ニューal. 2013）．熱帯の植食性昆虫の採餌様式でここまで広い食性を示した研究はなく，従来の方法であればシリーズ，22（4），155-158.
［ 8 ］ 岸本圭子，神保宇嗣，中濱直之（2022）日本産昆虫の DNA バーコーディングの現状．昆虫と自然，57

ここまで系統的に離れた樹種を調査対象とすることもない．こうした驚きを実感すると同時に， あり得ない（14）, 2-6.
［ 9 ］ Lowman, M. D., Wittman, P. K.（1995）The last bio-ことがありそうなことであることを検証する難しさにも直面している．サンプル採集から解析― １３ ―logical frontier ? Advancements in research on forest
canopies. Endeavour, 19（4）, 161-165.

［10］ 大脇淳，高橋雅雄，本間穂積，金子良則，柴田直（1999）Beetle pollination of Shorea parvifolia （sec-之，永田尚志（2015）野外で死亡したトキの胃内容

tion Mutica, Dipterocarpaceae）in a general flowering

物．Strix, 31, 193-200.

period in Sarawak, Malaysia. American Journal of Bot-［11］ Ortiz, D., Petráková Dušátková, L., Pekár, S.（2022）

any, 86（1）, 62-69.

Gut content metabarcoding of three widespread Iberian［13］ Vesterinen, E. J., Lilley, T., Laine, V. N., Wahlberg, N.

ant-eating spiders reveals specialisation on the same（2013）Next generation sequencing of fecal DNA re-abundant harvester ants. Ecological Entomology, 47,veals the dietary diversity of the widespread insectivo-305-313.

rous predator Daubenton’s bat（Myotis daubentonii）in［12］ Sakai, S., Momose, K., Yumoto, T., Kato, M., Inoue, T.

― １４ ―Southwestern Finland. Plos One, 8, e82168.