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メタゲノミクス

露天掘り炭鉱からの酸性排水を受けるこの河川にも、環境に適応した微生物群集が存在している。メタゲノム解析により、このような微生物群集の研究が可能になる。
メタゲノミクス（英:Metagenomics）は、環境サンプルから直接回収されたゲノムDNAを扱う微生物学・ウイルス学の研究分野である。広義には環境ゲノミクスやエコゲノミクス、群集ゲノミクスとも呼ばれる。メタゲノム解析(Metagenomic analysis)、あるいは単純にメタゲノム(Metagenome)とも呼称される。従来の微生物のゲノム解析では、単一の菌株を環境サンプルから分離培養する過程を経る必要があったが、メタゲノム解析はこの過程を経ることなく、微生物コミュニティ（細菌叢）から直接ゲノムDNAを抽出し、様々な系統由来のDNAがミックスされた状態でDNAシーケンスを行う。そのため、メタゲノム解析では従来の培養を基本とする方法では困難であった難培養・未培養系統に属する微生物のゲノム情報が入手可能である。一説には、地球上に棲息する細菌の99%以上は単独では培養できない系統であると推察されており、メタゲノム解析は環境中に埋没する膨大な数の未知の細菌、未知の遺伝子を解明できる手法として期待されている。DNAシークエンシングのコストは年々安価になってきており、より大規模で詳細なメタゲノム解析研究が行われることも見込まれる。狭義には、メタゲノム解析はショットガンシーケンスにより得られたゲノム全体の配列情報を解析することを指し、ターゲット遺伝子を絞りPCRを経た増幅シーケンス（16S rRNAタグシーケンスなど）とは区別されるが、後者を広義のメタゲノム解析に含めて扱われることもある。
今日では、海水や土壌、腸内や口腔といった様々な常在細菌叢、海底の鯨骨細菌群、鉱山廃水中のバイオフィルム、動植物の共生細菌、下水処理施設、南極氷床、温泉、大深層の地殻など、様々な環境を対象としたメタゲノム解析が論文として報告されている。
語源

メタゲノムという用語は、「ゲノム」に高次元を表す「メタ」という言葉を付け加えて命名された。単一生物のゲノムを研究するのと同じように、環境中からゲノムの遺伝子配列を収集し纏めて(メタ的に)解析をすることが可能である、という考えが元にある。この用語はJo Handelsman、Jon Clardy、Robert M. Goodman、Sean F Bradyらにより1998年に初めて論文内で使用された。Kevin ChenとLior Pachterは2005年にメタゲノム解析を「個々の菌を研究室内で単離したり培養したりする必要がない現代ゲノム技術の応用分野」と定義している。
歴史と背景

従来のDNAシーケンスは、単一の細菌株を培養することが最初に必要であった。しかし初期のメタゲノム解析の研究により、多くの環境には培養が不可能でシーケンスが困難な微生物が多く存在することが明らかにされた。これらの初期の研究では16S rRNA遺伝子配列を調べることに焦点が当てられた。この遺伝子配列は比較的短く、原核生物種内において保存性が高い一方で、異なる種間で変化が見られるため、ゲノム全体をシーケンスするよりも簡便に環境中の微生物群集を系統的に調べることが出来る。多くの環境サンプルに対して16S rRNA遺伝子配列のDNAシーケンスが実施され、その結果、培養されている既知の生物種には当てはまらない配列が多数見つかった。このことはすなわち、環境中には極めて多様な未培養系統群の微生物が存在していることを示している。このようにして16S rRNA遺伝子配列を培養を経ず環境中から直接得た研究により、培養を元にした方法で見つけられる試料中の真正細菌・古細菌は全体の1%に満たないことが論文で報告された。
PCRを使用してリボソームRNA配列の多様性を調査するという初期の分子生物学的な研究は、ノーマン・R・ペースと同僚によって行われた。これらの先駆的な研究から得られた知見から発展して、環境試料から直接DNAをクローニングするアイデアが1985年に発表された。そして、実際に大西洋の海水という環境サンプルからDNAを抽出してクローニングした最初の報告が、Paceらによって1991年に発表された。これらがPCR偽陽性ではないことが相当な努力により示され、未探索の系統群によって形作られる複雑な微生物コミュニティの存在が示唆された。この方法論は、高度に保存された非タンパク質コード遺伝子の探索に限定されていたが、培養方法で知られていたよりもはるかに複雑な多様性が存在するという、初期の微生物形態ベースの観察結果をサポートしていた。すぐその後、Healyは実験室に置いていた乾燥した草の上で増殖していた環境微生物の複合培養物から構築した「動物園ライブラリ」(zoolibraries)とでも呼ぶべきものから、機能遺伝子をメタゲノム的に単離したと1995年に報告した。その後Edward DeLongらは、海洋サンプルからライブラリー構築と16S rRNAシーケンスを実施し、環境中の原核生物を系統的に解析する研究の基礎を築いた。
2002年、Mya BreitbartとForest Rohwerらは、ショットガンシーケンスを使用して、200リットルの海水に5000種類以上のウイルスが含まれていることを示した。その後の研究により、ヒトの糞便には1000種以上のウイルス種が存在し、また海洋堆積物1キログラムあたりには多くのバクテリオファージを含む百万種ものウイルスが存在する可能性があることが示された。そして、これらの研究で見つかったウイルスは大半が新種であった。2004年には、Gene TysonとJill Banfieldらは、酸性の鉱山排水（英語版）システムから抽出された細菌叢DNAの配列を決定した。この研究では、培養が試みられつつも成功していなかった少数の細菌および古細菌系統の、完全またはほぼ完全なゲノムが得られている。
2003年からは、ヒトゲノムプロジェクトに並行して進められた民間資金ベースのプロジェクトをリーダーとして率いていたCraig Venterが、グローバル・オーシャン・サンプリング・エクスペディション（GOS）を主導し、世界中を周回する旅を通じてメタゲノムサンプルを蒐集した。得られたサンプルはすべて、新規なゲノム（すなわち新規生物）が特定されることを期待して、ショットガンシーケンスが実施された。これに先駆けて実施されたパイロットプロジェクトでは、サルガッソー海で採取したサンプルの解析を行い、約2000種もの異なるDNAを発見し、内148種は新規な細菌種に由来すると考えられた。ベンターは地球を一周し、米国西海岸を集中的にサンプリングし、さらに2年間をかけてバルト海、地中海、黒海でサンプリングを行った。この間に収集されたメタゲノムデータの分析により海洋表層の細菌層は、富栄養/貧栄養の環境条件に適応した分類群と、比較的少ないがより豊富で広く分布する主にプランクトンで構成される分類群という、2つのグループによって構成されていることが判明した。
2005年、ペンシルベニア州立大学のStephan C. Schusterらは、ハイスループットシーケンスで生成された環境サンプルの最初のシーケンスを公開した。これは454 Life Sciences社が開発した超並列パイロシーケンス（英語版）によるものであった。この分野の別の初期の論文は、2006年にサンディエゴ州立大学のRobert EdwardsとForest Rohwerらよって発表された。現在でもシーケンサーの技術開発が進み、いわゆる第3世代シーケンサーの応用等が進められている（後述）。
ゲノムシーケンシング

→詳細は「DNAシーケンシング」を参照
かつては環境サンプルから数千塩基対よりも長いDNA断片の回収することは困難であったが、分子クローニング用のベクターとしてBAC(bacterial artificial chromosomes)が開発されたことにより、ライブラリーの構築が可能になった。一方で従来行われていたクローニングによるライブラリには網羅性に限界があり、群集の構造を正しく評価することは困難であった。現在では次世代シーケンサーの登場により、BACライブラリを経ることなくより大量の配列情報を取得することが可能である。
ゲノムシーケンシング > ショットガンシーケンシングの登場

バイオインフォマティクスの進歩、DNA増幅(PCR)法の改良、および計算機能力の急増により、環境サンプルから得られるDNA配列の分析能力は飛躍的に向上し、ショットガンシーケンスをメタゲノムサンプルに応用することが可能になった。これは全メタゲノムショットガンシーケンス、または英語(Whole Metagenome Shotgun Sequence)からWMGSと呼ばれることがある。培養微生物からヒトゲノムに至るまで、大半の全ゲノム解読を行う研究においては、DNAをランダムに短く切断し、それらのDNA断片を大量にシーケンスし、得られた配列情報のアセンブリを経てコンセンサス配列を再構築する、というステップを経る。このようなプロセスを経ることで、ショットガンシーケンシングを行ったメタゲノム解析では、環境サンプル中に存在する細菌叢に由来するゲノム配列を系統網羅的に取得することが可能である。歴史的には、このようなショットガンシーケンスを容易にするために、BAC等を利用したクローンライブラリが使用されてきた。ショットガンシーケンスを解析することで、菌叢内でどのような系統群の生物が存在し、どのような代謝プロセスが行われているのか、等について明らかにすることができる。原理的には、環境サンプル中に含まれているそれぞれの微生物系統の細胞量の違いによって回収されるDNA量も変わってくるため、その環境サンプル内で最も多く存在する生物種(優占種)は大量にシーケンスされ、配列情報も多く得ることができる。そのため優占種については完全長のゲノム配列を得ることも可能である。一方で、存在量の少ない生物種（そのサンプルにおける希少種）では解析に十分な量の配列情報が得られない可能性があり、そのような希少生物種のゲノムを完全に決定するためにはより高いカバレッジが必要になり、合わせて非常に多くのサンプルが必要となる。このことは反面、ショットガンシーケンスは原理的には完全ランダムにDNA断片のシーケンスを行うため、従来の培養ベースの手法では見過ごされていた未培養微生物系統であっても、大なり小なりゲノム情報を得ることができる、ということでもある。
ゲノムシーケンシング > 次世代シーケンシング技術の活用

今日では次世代シーケンサー(ハイスループットシーケンシング技術)の登場と進歩により、クローニングのステップを省略してシーケンスデータの収量を増やすことが可能である。次世代シーケンスを使用して実施された最初のメタゲノム研究では、454パイロシーケンシングが利用された。その後、Ion Torrent Personal Genome Machineや、Illumina MiSeq、HiSeq、Applied Biosystems SOLiDシステム等が登場し、メタゲノム解析に利用されるようになった。これらの次世代DNAシーケンシング技術で得られるリードはサンガーシーケンスよりも短い。具体的には、サンガー法では750bp程度のリードを得られるのに対し、Ion Torrent PGM Systemや454パイロシーケンシングでは約400bp、Illumina MiSeqでは最大600bp、SOLiDは25-75bp程度である(2008年のカタログスペック値)。一方で、次世代シーケンシングでは圧倒的に多量のDNA配列を読むことができ、具体的には454パイロシーケンスでは200〜500Mb、Illuminaプラットフォームでは20〜50Gbもの配列情報を排出し(2009年のカタログスペック値)、またこの値は年々増加している。
ゲノムシーケンシング > 新しい技術の活用

2010年にPacBio RSが発売されたことを皮切りに、次世代シーケンサーよりも更に長いロングリードを読むことができる、いわゆる第3世代シーケンサーが、PacBio社(1分子リアルタイムシーケンシング)やNanopore社から登場している。このような第3世代シーケンシング技術をメタゲノム解析に応用することで、ロングリードのショットガンシーケンスの取得とさらに効率できなゲノムアセンブリが可能になると考えられる。また、ショットガンシーケンスと、染色体コンフォメーションキャプチャ（英語版）技術を利用したHi-C法とを組み合わせることで、同じ細胞内で近接するDNA断片の情報を得ることができ、この情報を活用して微生物ゲノムのアセンブリを効率化する研究も報告されている。
バイオインフォマティクス解析

ショットガンシーケンスから得られるデータは膨大であり、ノイズが多く、ときには数万を超える生物種に由来するDNA配列がミックスされている。例えば牛のルーメンをサンプルとして実施されたメタゲノム解析では279Gbもの配列データが得られ、またヒト腸内細菌叢を対象とした研究では567.7Gbの配列情報から330万個の遺伝子カタログを作成した研究が報告されている。このようなビッグデータから有用な生物学的情報を収集、管理、抽出することは、本質的に重要なバイオインフォマティクス上の課題となっている。以下に、メタゲノム解析における解析の手順を示す。
バイオインフォマティクス解析 > シーケンス配列のフィルタリング

メタゲノムデータ分析の最初のステップでは、シーケンシングの後、冗長な配列や低品質な配列、そしてヒトを含む真核生物に由来すると思われる配列の除去などを行う、事前フィルタリングを行うことが多い。混入した真核生物ゲノムDNA配列の除去には、Eu-DetectやDeConseqなどのツールが利用可能である。
バイオインフォマティクス解析 > ゲノムアセンブリ

→詳細は「配列アセンブリング」を参照
アセンブリとは短いDNA配列を繋げ合わせることであり、これによりゲノム配列の部分的な配列を得ることができる。また、得られる元の断片より長い配列のことをコンティグという。ゲノムプロジェクトやメタゲノムプロジェクトにおいては、扱うDNA配列データの基本的構造は同じである。しかしながら、前者では単一種由来の配列データをより高いカバレッジで得ることが容易である一方で、後者は異なる生物種由来の配列がミックスされている分、データの冗長性が非常に低い(データセット中で同じ配列が低頻度でしか現れない)ことが多い。さらに、第2世代のシーケンシング技術はリード長が短く、そのためゲノムアセンブリでエラー(ミスアセンブリ)が頻発し、得られた結果の信頼性が低くなる事がある。特にトランスポゾンなどに代表されるゲノム中の反復配列の存在は、このようなミスアセンブリを誘発しやすい。また、異なる複数種由来の配列を誤ってアセンブリしてしまう、いわゆるキメラコンティグを作り出すようなミスアセンブリも起きうる。
このようなエラーを最小限にし、かつできるだけ長くアセンブリが繋がるように、様々なツール(アセンブラ)が現在も開発されている。多くアセンブラは精度を向上させるためにIlluminaのペアエンドリード（英語版）の情報を利用する。Phrap（英語版）やCelera Assemblerなどの一部のプログラムは、単一のゲノムをアセンブルするために設計されているが、それにも関わらずメタゲノムデータセットにおいても良好なアセンブル結果を生み出すことが経験的に知られている。Velvet（英語版）などの他のプログラムでは内部でde Bruijnグラフ（英語版）のアルゴリズムを使用しており、第2世代シーケンサーから生成されるショートリード用に最適化されている。リファレンスゲノムを使用することでアセンブリを改善するアプローチも提案されているが、この方法は既にゲノムが読まれている限られた微生物系統にしか適応できない。アセンブリが作成された後、そのコンティグがどの系統に由来しているのかを推定することも、技術上の課題である。
バイオインフォマティクス解析 > 配列からの遺伝子予測

→詳細は「」を参照
アセンブルされたコンセンサス配列（コンティグ）から遺伝子配列（コーディング領域）をアノテーションする方法としては、大きく分けて2つのアプローチが取られる。1つ目は、BLAST等のツールを用いた配列類似性検索により、配列データベース上で公開されている遺伝子との配列類似性に基づいて遺伝子を識別する方法である。この方法は、例えばMEGAN 4で実装されている。2番目の方法としては、関連する生物種（すなわち、原核生物か真核生物か）に由来した既知の配列情報から、遺伝子配列に関する特徴量を学習し、コンティグ配列から直接遺伝子領域を予測する方法である。例えばGeneMark（英語版）やGLIMMER（英語版）といったプログラムで採用されている。このab initioな予測方法では、配列データベースに類似したものがない新規性のあるコーディング領域も検出することができる。その後、予測された遺伝子配列を元に、公共の遺伝子データベースを用いた配列類似性検索をかけることで、その遺伝子が持つ機能を推定することが一般に行われる。
バイオインフォマティクス解析 > 配列の系統推定

遺伝子アノテーションにより「それが何なのか（どういう機能を持つ遺伝子なのか）」という情報がわかる一方で、配列の由来系統の推定により「それが誰なのか（どういう微生物系統群に由来した配列なのか）」という情報を得ることも重要になる。すなわち、メタゲノム解析で菌叢の構成と生理学的機能を結び付けるためには、アセンブリされる前のショットガンリードあるいはアセンブリ後に得られるコンティグ配列が、元々どのような生物系統に由来していたのかを推定する、配列の由来系統推定を行う必要がある。配列類似性に基づく方法としては、BLASTなどのツールと既存の公共データベースを利用して、各系統に特異的なマーカー配列や類似したゲノム上の配列を検索することで、その配列やコンティグがどのような系統に由来していたのかを推定する方法がある。このアプローチはMEGANで実装されている。異なる手法としては補間マルコフモデルを使用した方法があり、PhymmBLなどで実装されている。MetaPhlAnおよびAMPHORA（英語版）では、より高速に生物の相対存在量を推定するための、マーカー遺伝子をベースとした手法が実装されている。mOTUやMetaPhylerなどのツールでは、ユニバーサルなマーカー遺伝子を使用して原核生物種のプロファイルを作成する。mOTUs profilerを使用すると、参照ゲノムなしで系統をプロファイリングでき、微生物群集の多様性の推定ができる。SLIMMなどの手法では、個々のリファレンスゲノムにおけるリードカバレッジの分布を調べることで、偽陽性を最小限に抑えて信頼性のある相対存在量を計算する。一方、組成に基づく系統推定の手法では、オリゴヌクレオチドの頻度やコドン使用頻度のバイアスなどの情報を利用する。配列の由来系統が推定できることで、はじめて菌叢の系統的多様性が比較分析できるようになる。
バイオインフォマティクス解析 > メタデータとの統合

今日、メタゲノムを含むあらゆるゲノム配列データは指数関数的に増加しており、膨大な量のデータがデータベースに蓄積されている。特にメタゲノム解析では、個々のメタゲノム解析プロジェクトとそれに関連するメタデータとの関係が複雑であり、データ量が増加することでより一層全体が複雑化することが課題となっている。メタデータには、メタゲノム解析に用いるために採取された環境サンプルの3次元的な地理情報（どのような緯度、経度、深度または標高から採取されたサンプルなのか）、環境特性（海水、淡水、土壌、など）、サンプリングサイトに関する物理学的なデータ（気温や気圧、水圧、溶存化学成分、など）、サンプリングの方法論、などに関する詳細情報が含まれる。これらの情報は、メタゲノム解析の再現可能性を確保し、さらなる発展的な解析を可能にするために必要な情報となる。この重要性のため、Genomes OnLine Database（GOLD）などでは、メタデータと付属するデータはレビューとキュレーションを受け、標準化されたデータ形式としてデータベース化されている。
メタデータとシーケンスデータを統合的に管理し解析するために、いくつかのツールが開発されており、異なるデータセットを様々な生態学的指標を使用して比較解析することが可能になっている。例えば2007年、Folker MeyerとRobert Edwards、およびアルゴンヌ国立研究所とシカゴ大学のチームは、メタゲノムデータセット分析のためのコミュニティリソースとしてMetagenomics Rapid Annotation using Subsystem Technology（MG-RAST（英語版））サーバをリリースした。このサーバでは2012年6月の時点で8,000人を超えるユーザーが計50,000を超えるメタゲノムプロジェクトの配列を投稿しており、14.8TB（14x1012 bp）を超える配列が分析されている他、10,000を超える公開データセットをMG-RAST内で比較することもできる。また、Integrated Microbial Genomes / Metagenomes（IMG/M）システムは、Integrated Microbial Genomes （IMG）システムおよび Genomic Encyclopedia of Bacteria and Archaea (GEBA)に含まれる単離株のリファレンスゲノムに基づいた、メタゲノム解析による微生物群集機能解析のためのツール群を提供している。
ハイスループットのメタゲノム解析データを分析するために初期に開発されたスタンドアローンなツールの1つはMEGAN（英語版）である。このプログラムは、マンモスの骨から得られたメタゲノム配列を分析するために2005年に使用された。このツールはリファレンスゲノムのデータベースとのBLAST検索の結果に基づき、単純な共通祖先（LCA）探索アルゴリズムを使用してリードをNCBI分類のノードに紐付けたり、あるいはリードをSEEDやKEGGの分類ノードに紐付けることにより、系統分類と遺伝子機能の両方を解析することができる。
上述のように今日では、NCBI GenBankのようなゲノム配列データベースは指数関数的に成長している。MG-RASTやMEGANなどのような配列類似性検索ベースのアプローチは、大規模な配列データにアノテーションを付けるには非常に遅く、たとえば中小規模のデータセットに対してでさえ数時間もの実行時間を要してしまうため、より高速で効率的なツールが必要とされており研究が進められている。たとえばCLARKというツールでは、著者らによると「1分あたり3200万のメタゲノムショートリードを分類可能」と宣伝されており、実際に非常に高速に分類アノテーションを実行できる。この速度であれば、10億本のショートリードであっても30分程度で処理できる。
また、古代DNAではそのサンプルの性質上、DNAの損傷に起因する不確実性（シーケンスのエラー等）が大きい。このような不確実性を超えて保守的な配列類似性を推定できるFALCONのようなツールも登場している。著者らによると、メモリと速度のパフォーマンスに影響を与えることなく、緩いしきい値を使用して配列間距離を計算することが可能である。
バイオインフォマティクス解析 > 比較メタゲノム解析

複雑な微生物群集が持つ生理学的な機能やその生息環境との関連を調べる上で、さまざまな異なるメタゲノムデータと比較的に解析することは有用である。メタゲノムデータ間の比較は、配列構成（例えばGC含有量やゲノムサイズの比較）、分類学的多様性（どのような系統の細菌がどのような割合でいるのか）、そして遺伝子機能（どのような機能遺伝子がどのような割合で存在するのか）、といったレベルで行うことができる。群集構造や系統的多様性の比較では、例えば16S rRNAやその他の系統マーカー遺伝子に基づいて行ったり、または多様性の低いコミュニティの場合であればゲノム再構築を経て行うことができる。メタゲノムデータ間の遺伝子機能の比較解析では、例えばCOGやKEGGといった機能遺伝子のリファレンスデータベースを対象に配列類似性検索にかけ、カテゴリ別に相対存在量を集計して統計的に検証することで、データセット間の違いを評価することができる。系統分類類的な解析とは異なり、このような遺伝子ベースの解析では、コミュニティ全体の遺伝子機能の特徴が明らかになる。そして一般には、たとえ別の環境であっても類似した環境条件下であれば、同じような遺伝子機能が分布していることが多い(例えば外洋の海洋表層で取られたサンプルであれば、太平洋でも大西洋でも概ね同じような遺伝子機能の分布を示す)。同時にこのことは、メタゲノムサンプルに付随している環境条件に関するメタデータは、コミュニティの構造と機能に対する生息地の影響を研究する上で、非常に重要である。
さらにいくつかの他の研究では、オリゴヌクレオチドの出現パターンを利用して、微生物群集全体の差を比較している。そのような方法論の例には、Willnerらが提唱したジヌクレオチド相対存在量によるアプローチや、Ghoshらが提唱したHabiSignアプローチがある。後者の研究では、特定のサンプリングサイトを特徴づけるような遺伝子配列（またはメタゲノムリード）を特定するために、テトラヌクレオチドの使用パターンの違いも使用できることを示している。さらにTriageToolsやCompareadsなどの手法では、2つのデータセット間で類似したリードを検出する。この際に使われる類似性の尺度としては、リードのペア間で共有される長さkの配列の数に基づいている。
比較メタゲノム解析の重要な目標の一つは、特定の環境において特定の特性を付与するような、主要な微生物群を特定することである。ただし、これを行う上で、metagenomeSeqというツールで実装されているように、異なるシーケンステクノロジを利用した際のデータバイアスを考慮する必要がある。またいくつかの研究においては、微生物群間の微生物間相互作用を解析している。例えば、Community-Analyzerと呼ばれるGUIベースの比較メタゲノム解析アプリケーションが、Kuntalらによって開発されている。このツールでは相関ベースのグラフアルゴリズムを実装し、系統分類学的な微生物群集構造の違いを視覚化し、さらにそのサンプル固有の微生物間相互作用を推測できる。
発展的・派生的な解析技術 > 細菌コミュニティにおける代謝

天然の環境や人工的な環境(バイオリアクターなど)下では、多くの細菌のコミュニティで分業的（共生的）な代謝活動を行っており、例えばある生物種が生産する代謝廃棄物が他の生物の代謝産物のベース(餌)になる、というような関係が往々にして見られる。例えばメタン生成バイオリアクターにおいては、その機能的な安定性を確保しつつ原料を完全にメタンに分解するために、いくつかの共生種(SyntrophobacteralesおよびSynergistia)を共存させる必要がある。マイクロアレイなどによる遺伝子研究やプロテオミクスによる遺伝子発現測定を行うことで、種の境界を超えて代謝ネットワークをつなぎ合わせることができる。このような研究では、どのような機能タンパク質がどの系統群、種、株などによって保持されているかについて、詳細な知識が必要となる。そのため、メタゲノム解析から得られるコミュニティのゲノム情報は、メタボロミクスやプロテオミクスによる代謝ネットワーク解析においても、重要な情報となる。
発展的・派生的な解析技術 > メタトランスクリプトーム解析

→詳細は「」、「トランスクリプトーム」、および「」を参照
メタゲノム解析により、微生物群集の機能的および代謝的な多様性を観測できるが、ゲノム情報からのみでは、どの代謝プロセスが活発に活動しているのか（遺伝子の転写が活発に起きているのか）を示すことはできない。メタゲノム解析と似たような考え方で、細菌コミュニティからmRNAを網羅的に抽出して解析する、いわゆるメタトランスクリプトーム解析(Metatranscriptome)の登場により、コミュニティにおける遺伝子発現のプロファイルを得ることができるようになった。この技術は、最初に土壌中のアンモニア酸化に関する解析に用いられた。一方で、mRNAはDNAに比べて圧倒的に分解されやすいため、環境サンプルからRNAを収集することには様々な技術的困難がある。
発展的・派生的な解析技術 > ウイルスを対象としたメタゲノム解析（Virome）

→詳細は「」を参照
メタゲノム解析はバクテリアやアーキアといった原核微生物がターゲットになることが多いが、ウイルス(特にDNA2本鎖ウイルス)に対しても応用することができる。ウイルスには系統間で共通の普遍的なマーカー遺伝子（例えば細菌や古細菌における16S RNAや、真核生物における18S RNAなど）がないため、PCRを介した系統解析が難しい。そのため、環境サンプルからウイルスコミュニティの遺伝的多様性にアクセスする方法として、ウイルスをターゲットとしたメタゲノム解析が有力な方法となっている。このようなウイルスのメタゲノム解析はVirome（日本語ではビローム、ウイローム、ヴァイローム、などと発音される）と呼ばれ、ウイルスの多様性や進化に関して有力な解析手段となっている。たとえば、Giant Virus Finderと呼ばれる解析パイプラインでは、塩性砂漠や南極に巨大ウイルス（英語版）が存在する最初の証拠を示した。
メタゲノム解析の応用

メタゲノム解析は、医学や工学、農業、生態学、食品科学などの様々な分野に応用されており、課題解決に役立つ可能性がある。
メタゲノム解析の応用 > 農業への応用

植物が成長しているような一般的な土壌には、1グラムあたり109-1010細胞もの微生物が生息している。土壌に生息する微生物群集は非常に複雑であるため、農業等で経済的に重要であるにもかかわらず、土壌細菌叢の理解は不十分なままである。土壌中の細菌叢は、大気中の窒素の固定や栄養循環、病気の抑制、シデロフォアによる鉄やその他の金属の隔離など、植物の成長を手助けするさまざまな生態系サービスの役割を担っている。メタゲノム解析により、これらの微生物群集の非培養的な研究を通じて、植物と微生物間の相互作用を解析する研究が進められている。メタゲノム解析によるアプローチでは、これまでに培養されていない、あるいは存在量は少ない微生物系統が持つ、栄養循環と植物成長の促進における役割について、有力な情報を提供する可能性がある。このことにより、例えば作物や家畜の感染症の検出や農作物の生育改善といった、農作業プロセスの改善に繋がると考えられている。
メタゲノム解析の応用 > バイオ燃料への応用

バイオ燃料とは、トウモロコシの茎やスイッチグラスといったバイオマスに含まれるセルロースを変換し、セルロース系エタノールにして得られる燃料である。この変換プロセスでは、細菌叢の活動によってセルロースが糖に変換され、その後さらに糖がエタノールへと発酵される。また他にも、メタンや水素などのさまざまな生物エネルギー源も微生物が生成することが知られている。
バイオマスを効率的に分解し、産業規模でバイオ燃料を生産するためには、より高い生産性と低コストな新規酵素が必要となる。メタゲノム解析を用いて複雑な微生物群集を解析することで、グリコシド加水分解酵素などのバイオ燃料生産における有用な酵素のスクリーニングが可能になる。また、これらの微生物群集がどのような生態系を営んでいるかを理解することは、その細菌叢を制御するために必要であり、メタゲノム解析は有用な解析手法となり得る。メタゲノム解析によって、バイオガス発酵槽やハキリバチの共生真菌といった環境中に生息する微生物叢の比較解析研究が報告されている。
メタゲノム解析の応用 > バイオテクノロジーへの応用

微生物群集は、菌叢の内部で繰り広げられる競争とコミュニケーションで使用される、生理学的に活性な化学物質を生産している。今日使用されている薬物の多くは、もともと微生物で発見されたものが多く存在する。そして、未培養系統の微生物が持つ豊富な遺伝資源の探索することで、新しい酵素や天然物及びそれらをコードする遺伝子の発見がなされている。メタゲノム解析の応用により、ファインケミカルの生産や農薬、医薬品等に応用可能な新規遺伝子の探索が進められており、また新規な酵素触媒によるキラル合成なども注目を集めている。
メタゲノム解析をバイオテクノロジーへ応用する際には、大きく分けて2種類の方針がとられる。一つは発現形質に基づく機能駆動型スクリーニングであり、もう一つはDNA配列に基づく配列駆動型スクリーニングである。機能駆動のスクリーニングでは、目的の特性や有用な活性を示すような配列をDNAクローニングと遺伝子発現実験から特定し、続いて生化学的特性評価と配列解析を行う。このアプローチでは、適切なスクリーニングの利用可能性や、求めている形質が宿主細胞で発現されるかどうか、といった要件によって制限される。さらに、一般的にこのアプローチは発見率が低く（1,000もの配列をクローニングしてスクリーニングしても、1配列も当たらないことが往々にしてある）、労力を要する作業が必要となる。対照的に配列駆動のアプローチでは、既知のDNA配列を使用してPCRプライマーを設計し、目的配列のPCR増幅を配列決定経てスクリーニングを行う。前者のクローニングベースのアプローチと比較して、後者のシーケンスのみのアプローチでは、必要な実験量が大幅に少ない。また、次世代シーケンサーの適用により、膨大な量の配列データを生み出すこともできるが、得られたデータの解析にはバイオインフォマティクス解析が必要になる。配列駆動型アプローチは、配列データベースに含まれる遺伝子機能の量と精度によって制限される。そのため現実的には、目的の機能やスクリーニングするサンプルの複雑さ、およびその他の要因に基づいて、機能駆動形と配列駆動形の両方アプローチを組み合わせて利用することが多い。メタゲノム解析から得られた有用物質の例としては、マラシジン（英語版）という抗生物質などが知られている。
メタゲノム解析の応用 > 生態学研究への応用

メタゲノム解析は、環境コミュニティが持つ機能生態学に関する貴重な洞察を提供する。例えばオーストラリアのアシカの排便を対象としたメタゲノム解析では、栄養豊富なアシカの糞が、沿岸生態系の栄養源として重要である可能性を示唆している。これは、排便と同時に排出される細菌が、糞中の栄養素を分解し、食物連鎖に組み込みやすい形に変換しているからである。
メタゲノム解析の応用 > バイオレメディエーションへの応用

メタゲノム解析は、生態系に対する汚染物質の影響をモニタリングし、汚染された環境を浄化するための戦略の策定に利用できる。具体的には、汚染環境下に生息する微生物群集がどのようにしてその汚染物質に対処するか（代謝的に分解しているのか、あるいは無力化しているのか、など）を解明することで、汚染環境の評価方法を向上させたり、生物的な汚染物質の除去、すなわちバイオレメディエーションの技術開発に繋がると考えられている。
メタゲノム解析の応用 > ヒト常在細菌叢への応用

腸内細菌を含むヒト常在菌は、健康を維持する上で重要な役割を果たしていると考えられているが、その菌叢構造や生態学的メカニズムは十分には分かっておらず様々な人種や体組織において、メタゲノム解析による大規模なシーケンス研究が進められている。例えばHuman Microbiomeプロジェクトでは、250人以上の個人の15〜18の身体部位について解析がなされている。このプロジェクトでは、ヒトの健康と相関する可能性のあるヒトマイクロバイオームを理解し、その目標のために必要となる新しい実験的およびバイオインフォマティクス技術を開発するということを目標としている。
また別のプロジェクトであるMetaHit（Metagenomics of the Human Intestinal Tract、ヒト腸管のメタゲノミクス）の一部として行われた研究は、健常者や肥満者、過敏性腸疾患患者などからなる124人のデンマークとスペインの個人を解析している。この研究は、胃腸に生息する細菌叢がどのような系統的多様性を持つのかに関して調べている。その結果、バクテロイデス(Bacteroidetes)とファーミキューテス(Firmicutes)の2つの細菌門が、腸内細菌叢の90%以上を構成する系統群であるということを実証した。また、メタゲノム解析から得られた遺伝子配列の出現頻度を利用して、腸管の健康にとって重要な可能性がある1,244個の遺伝子クラスターを特定した。このクラスターには、ハウスキーピング遺伝子の他に、腸特有の機能を持つ遺伝子の2タイプが含まれていた。前者はあらゆる細菌に必須なハウスキーピング遺伝子から構成されており、炭素代謝やアミノ酸合成などの主要な代謝経路に関連した機能を持っていた。一方で後者の腸特有の機能には、宿主タンパク質への接着やグロボシリーズ糖脂質からの糖生成に関する機能が見られた。過敏性腸症候群の患者は、健常者と比較して菌叢中の遺伝子と系統多様性が25%低く、腸内細菌叢の多様性の変化がこの疾患状態に関連している可能性が示唆された。この研究では、いくつかの潜在的に価値のある医学的応用が強調されているている。しかしながら、リード全体では31-48.8%程度のリードしか194の既知のヒト腸内細菌ゲノムにマップされず、7.6-21.2%のゲノムしかGenBankで利用可能な細菌ゲノムと整合していなかったため、さらなる未解読の新規細菌ゲノムを明らかにしていく研究を進めていく必要があることが示唆された。
メタゲノム解析の応用 > 感染症診断への応用

感染症を診断し、その感染の根底にある病因を特定することは、困難であることが多い。例えば脳炎の症例の半数以上は、最先端の臨床検査法を用いた広範な検査であっても病原体の同定ができない。メタゲノム解析では、患者のサンプルに含まれる遺伝物質を、何千もの細菌、ウイルス、その他の病原体のゲノムデータが含まれたデータベースと比較することで、高感度に感染の診断を行うことができるため、診断手法として応用が期待されている。実際に、COVID-19の初期流行時においては、次世代シーケンサーによる網羅的遺伝子検出法によりSARS-CoV-2が検出されている。
BACライブラリによる環境ショットガンシーケンス。（A）生息地からのサンプリング。（B）通常、サイズによる粒子のフィルタリングを行う。（C）細胞溶解およびDNA抽出（D）クローニングとライブラリ構築。E）クローンのシーケンス。（F）コンティグとスキャフォールドへの配列アセンブリ。
典型的なメタゲノム解析プロジェクトのフロー図
2016に提唱された「生命の木」
バイオリアクターでは、微生物群集の活動により、バイオマスをセルロース系エタノールに変換している。
Master of Public Health

Master of Public Health （MPH、公衆衛生学修士）は、公衆衛生を体系的に学び、その活動に従事する高度実務専門職育成のための修士号である。マスター・オブ・パブリックヘルス、略称はMPH。
公衆衛生

公衆衛生とは「組織された社会的努力を通じて、疾病を予防し、生命を延長し、身体的および精神的健康を増進させようとする科学であり技術」である。公衆衛生の目的は、人々の生命や健康を守ることである。その方法として、人々の集団を対象に、健康な生活を妨げる病気などの根本的原因を研究で検証し、研究の科学的根拠に基づいて人口集団に働きかけて介入することに特徴がある。
MPHの教育

国際的に、MPH取得者には、1．疫学、2．生物統計学、3．保健医療政策・管理学、4．環境保健学、5．健康行動学からなる5つの公衆衛生の基本5領域を体系的に学ぶことが求められる。
体系的な知識や実践力を活かして、感染症、生活習慣病などの疾病予防・対策や、保健医療政策や社会保障制度策定、地域づくりや健康の社会的決定要因への介入など、幅広いアプローチを通じて人々を健康にするために活動する素養を学ぶ。近年、公衆衛生に関する課題は益々複雑になっている。その解決のためには、知識の習得だけではなく理論と実務を架橋した教育を重視する国内外の状況を受け、公衆衛生大学院プログラム校連絡会議では、日本で教育されるMPH取得者が有するべき能力・資質（コンピテンシー）を定めた。
MPH取得者の活動・就職領域

公衆衛生は人々の健康と生命、生活を守ることを目的とした領域であるため、MPH取得者が働く領域は広く、潜在的な活動領域も多岐にわたる。MPH取得者の代表的な就職先を挙げる。
行政 - 中央官庁（厚生労働省など）、都道府県庁、市区町村役所、保健所
国際機関 - 世界保健機関(WHO)、国際連合児童基金(UNICEF)、国際連合、世界銀行 など
民間企業 - 製薬企業、医療機器関連企業、シンクタンク、コンサルティング会社、データ分析会社、マスコミ、広告業界
研究機関 - 大学、研究所
臨床系 - 病院、診療所
その他、介護・福祉施設等、非政府組織(NGO)、非営利組織(NPO)、起業 など
国際的に、世界保健機関(WHO)、米国疾病予防管理センター(CDC)などの公衆衛生専門機関では、MPH取得を就職者の必須条件とする場合がある。
MPH取得者の多様性

人々の集団の健康を守る公衆衛生に取り組むMPHは、健康や保健医療に関する領域であるにもかかわらず、その学生や教員は必ずしも医療従事者である必要がなく、専門の多様性に富むのが特徴である。学生や教員は、医療従事者である医師・看護師・保健師・薬剤師などが多いものの、医療従事者でなくても良い。現在の多様化する公衆衛生問題の解決には、幅広い分野のバックグラウンドを持つ専門家が必要とされているためである。
MPH取得者の活躍の場は、感染症や生活習慣病など各種疾病対策を策定して予防活動を行う行政機関や、公衆衛生活動の根拠になる疫学研究を行う研究機関や大学等が代表的である。現在では公衆衛生の多様化に伴い、さまざまな分野の専門家がMPHを取得して活躍している。
たとえば、保健医療行政や政策、医療費などの課題には、経済学や政治学、法律学の専門家も必要であり、健康に関する情報管理やビッグデータ分析、環境衛生の技術には、理学や工学の専門家も求められる。感染症対策には感染に関するデータ分析の技術も不可欠であり、さらに人獣共通感染症や薬剤耐性菌の課題では、農業や獣医学も注目されている。地域における健康づくりの視点からは、保健医療と共に、社会学や人類学、行動科学などの知識を要する場合がある。そして、適格な情報をわかりやすく伝えるコミュニケーションには行動科学、心理学などの人文科学系の素養も活用される。そのほか、国際協力、災害対策、環境問題などの分野横断的な領域も多く、幅広いバックグラウンドを有する関係者が参加する可能性がある。このように、MPH教育課程では、実際に多様な学生と教育者が集い、「人々の健康を守る」ことに取り組んでいる。
日本におけるMPH教育機関

日本には2021年4月現在、公衆衛生大学院(SPH)が5校あり、修了後に「公衆衛生学修士※（専門職）」すなわちMPHを授与する。また、従来の医学系大学院、あるいは独立した研究科や専攻で公衆衛生学に力点を置いた教育を行い、公衆衛生学に関する修士号をMPHとして授与する大学院をプログラム校と称する。SPHとプログラム校は、共に日本のMPH教育に取り組む大学院として、公衆衛生大学院プログラム校連絡会議を組織して協力している。
日本におけるMPH教育機関 > 日本のMPH教育校一覧（設立順 2021年4月現在）

MPH教育課程（もしくは、MPH同様に公衆衛生関連の専門職のための修士課程）を有する大学院を紹介する。
2000年 京都大学大学院医学研究科社会健康医学系専攻
2001年 九州大学大学院医学系学府医療経営・管理学専攻 2011年以降Master of Health Administration（MHA 医療経営・管理学修士号）を授与
2007年 東京大学大学院医学系研究科公共健康医学専攻
2011年 帝京大学大学院公衆衛生学研究科
2017年 聖路加国際大学大学院公衆衛生学研究科
2008年
大阪大学大学院医学系研究科社会医学講座
筑波大学人間総合科学研究群公衆衛生学学位プログラム
長崎大学大学院国際健康開発研究科（2015年に熱帯医学・グローバルヘルス研究科グローバルヘルス専攻国際健康開発コースに改組）
2014年
岡山大学大学院医歯薬学総合研究科医歯科学専攻公衆衛生学コース
産業医科大学大学院産業衛生学専攻博士前期課程 Master of Occupational Health（MOH 産業衛生学修士号）を授与
2015年
慶應義塾大学大学院健康マネジメント研究科公衆衛生・スポーツ健康科学専攻
東北大学大学院医学系研究科公衆衛生学専攻
広島大学大学院医系科学研究科総合健康科学専攻公衆衛生学プログラム
2017年
高知大学大学院総合人間自然科学研究科修士課程医科学専攻公衆衛生学コース
北海道大学大学院医学院医科学専攻修士課程公衆衛生学コース
三重大学大学院医学系研究科医科学専攻修士課程公衆衛生学コース
2018年
国際医療福祉大学大学院医学研究科公衆衛生学専攻
東京医科歯科大学大学院医歯学総合研究科グローバルヘルスリーダー養成（MPH）コース
2019年
神奈川県立保健福祉大学大学院ヘルスイノベーション研究科
2021年
静岡社会健康医学大学院大学社会健康医学研究科
→詳細は「国立保健医療科学院」を参照
→MPH教育についてはについては「公衆衛生大学院」を参照
日本におけるMPH教育機関 > 公衆衛生大学院プログラム校連絡会議

主に日本におけるMPH教育を行う大学院からなる任意団体である。2015年に設立され、公衆衛生大学院5校とプログラム校14校の合計19校が加盟している（2020年3月現在）。主にMPH教育の質の向上と普及を目指して各校が連携し、公衆衛生活動に関係する協力を行い、高度な専門職教育を通じて公衆衛生に貢献する。
日本におけるMPH教育機関 > 公衆衛生専門職大学院連絡協議会

大学基準協会による認証を受けた（今後認証を受ける）公衆衛生大学院(SPH)が加盟する協議会である。2020年3月現在、5校が加盟している。この会の目的は、
専門職大学院認証評価に係わる基準の検討、
公衆衛生専門職大学院における教育の連携の検討、
その他の公衆衛生専門職大学院に共通の問題の情報共有と検討
である。
霊鷲山

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: この項目では、インドの山について説明しています。山口県下関市の山については「霊鷲山 (山口県)」をご覧ください。
| 霊鷲山 |
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 霊鷲山の山頂
所在地:   インド
位置:  北緯25度0分7秒 東経85度26分48秒﻿ / ﻿北緯25.00194度 東経85.44667度﻿ / 25.00194; 85.44667
 霊鷲山 (インド)
  OpenStreetMap  
 プロジェクト 山
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霊鷲山（りょうじゅせん、名称については後述）は、インドのビハール州のほぼ中央に位置する山。現在のラージギルの東方にあるSaila-giriの南面の山腹にあり、北緯25度0分7秒 東経85度26分48秒﻿ / ﻿北緯25.00194度 東経85.44667度﻿ / 25.00194; 85.44667座標: 北緯25度0分7秒 東経85度26分48秒﻿ / ﻿北緯25.00194度 東経85.44667度﻿ / 25.00194; 85.44667にある。現在はチャタ（Chata）山と呼ばれている。
釈迦の在世当時では、マガダ国の首都だった王舎城（ラージャグリハ）の東北、ナイランジャナー（尼連禅河＝にれんぜんが）の側にある小高い山である。
この山は長らくの間、場所も忘れられていたが、1903年（明治36年）1月14日朝、大谷光瑞が率いる第1次大谷探検隊が朝日に照らされたこの山を仏典上の霊鷲山と同一と確定した。数年後のインド考古局第3代目の長官ジョン・マーシャルの調査によって国際的に承認された。
かつてビンビサーラ王も、車を降りてその参道を登ったといい、王の要請により布薩制（ふさつ、懺悔の儀式）を設けられた。
名称

原語では
梵: Gṛdhrakūṭa（グリドラクータ）
巴: Gijjhakūṭa（ギッジャクータ）
中国や日本では
音写：耆闍崛山（ぎじゃくっせん）、祇闍崛山、等他
他の訳：鷲峰山（じゅほうせん）、霊頭山、鷲頭山、鷲台、等他
略記：霊山（りょうぜん）
太字は、よく表記されるもの。
原語のグリドラあるいはギッジャとはハゲワシのことである。この山のかたちが、空に斜めに突き出すようになっておりしかも頂上部がわずかに平らになっていてハゲワシの首から上の部分（頭）によく似た形をしているから、こう名づけられたと言われている。あるいは山上に霊鷲が多いために名づけられた、との説もある。和語では“わしのみ山”ともいう。
仏典において

| 仏教用語 霊鷲山 |
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パーリ語:  गिज्झकूट  (Gijjhakūṭa)
サンスクリット語:  गृध्रकूट  (IAST: Gṛdhrakūṭa)
ベンガル語:  গৃধ্রশৃঙ্গ
ビルマ語:  ဂိဇ္ဈကုဋ်တောင်
中国語:  靈鷲山/灵鹫山  (拼音: Língjiùshān)
日本語:  霊鷲山  (ローマ字: Ryōjyusen)
朝鮮語:  영취산(靈鷲山)  (RR: Yeongchwisan)
英語:  Holy Eagle Peak
シンハラ語:  ගිජ්ඣකූටය
タミル語:  கழுகு சிகரம்
タイ語:  เขาคิชฌกูฏ
インドネシア語:  Puncak Burung Nasar
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大乗経典においては、釈迦が『無量寿経』や『法華経』を説いたとされる山として知られる。
仏典において > 阿含経典群における霊鷲山

釈迦の言動を記録した阿含経典群においては、釈迦が実際に霊鷲山で説法したという記録はあまりない。ただ、長阿含経『遊行経』『典尊経』『散陀那経』、並びに長部『アナタニャータ経』には釈迦が霊鷲山にいたと記されている。
仏典において > 大乗経典における霊鷲山

大乗経典では、しばしば霊鷲山が釈迦の説法の場として設定されている。
『観無量寿経』は、霊鷲山で説法していた釈迦が、説法を中断して幽閉されていた韋提希夫人のもとに現れて説いたとされている。
『法華経』もこの地が設定舞台とされている。そのため、霊山浄土、霊山会などという語が派生した。
霊山浄土（りょうぜんじょうど） - 霊鷲山は報身の釈迦如来が法華経を説いた浄土とすることからいわれる。また霊山会上ともいう。もし世界が毀損しても未来永劫、釈迦仏がここに常住して法を説くことを意味する。日蓮宗では、法華行者の要期すべき浄土であるとする。この浄土の相（変相図）を描写するものを霊山浄土変という。法隆寺金堂の四仏浄土変の中、釈迦浄土変の如きをこれとする。
霊山会（りょうぜんえ） - 霊鷲山において釈迦如来が法華経を説いた会座のこと。江戸時代に、浄土真宗の本願寺派はこれにちなんで、毎年5月に京都の洛東にある高台寺付近の霊山に集って詩歌などを作って詠む会合があり、これを霊山会と呼んでいた。
空海の『般若心経秘鍵』には「昔予、鷲峯説法の莚に陪って」というくだりがある。
仏典において > 霊鷲山にちなむ寺院

京都の霊山正法寺を本寺とした霊山派という時宗の一派がかつて存在した（現在は本宗に合同されている）ほか、行基が創建した奈良県の霊山寺をはじめ、この山の名前を模した寺院が日本国内に多数存在する。
斯波義銀

|  凡例斯波 義銀 / 津川 義近 |
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 『斯波義近（義銀）肖像』（妙心寺大龍院所蔵）
時代:  戦国時代中期 - 安土桃山時代
生誕:  天文9年（1540年）
死没:  慶長5年8月16日（1600年9月23日）
改名:  斯波岩竜丸（幼名）→義親→義銀→津川義近→三松軒（号）
戒名:  衛陽院殿道蘊龐山
官位:  従五位下、治部大輔、左兵衛佐、従四位下、侍従
幕府:  室町幕府尾張国守護職
主君:  足利義輝→義昭→織田信長→豊臣秀吉
氏族:  清和源氏足利氏流斯波氏→津川氏
父母:  父：斯波義統
兄弟:  義銀、毛利秀頼?、蜂屋謙入?、津川義冬
子:  義康（大蔵?）、津川近利、津川辰珍、津川近治、女子（織田信重妻）、斯波義忠（津田正勝）、津田正俊（※一説による）
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斯波 義銀（しば よしかね）は、戦国時代から安土桃山時代にかけての武将。本姓は源氏。斯波氏（武衛家）15代（最後）当主。
尾張守護・斯波義統の嫡男。祖父・義達の猶子または養子となって家督を継いだとする説もある。弟に毛利秀頼（異説あり）、蜂屋謙入（異説あり）、津川義冬。幼名は岩竜丸。
織田信長に服属後は、尾張守護であった斯波氏を称することを憚り、津川 義近（つがわ よしちか）と改めた（実弟の津川義冬も同様）。入道して三松軒と号した。斯波義康（長男、大蔵）、津川近利（次男）、津川辰珍（三男）、津川近治（四男、別名:親行）、女子（長女、信長の甥である織田信重妻）など4男2女がいる。
出自

尾張守護。斯波氏の宗家の当主は代々左兵衛督または左兵衛佐に任ぜられ、そのため兵衛府の唐名である武衛家と称されており、義銀は義統が守護に在職している時期は若武衛、義統死後は武衛と称された。
生涯 > 尾張守護

父の義統は、尾張守護ではあったが実権がなく、尾張下四郡を支配する守護代・織田信友（彦五郎達勝）の傀儡となっていたが、天文23年（1554年）に義銀が手勢を率いて川狩りに出かけている隙を衝かれて、信友とその家臣で尾張小守護代の坂井大膳によって殺害されてしまった。これを知った義銀は、斯波氏と良好な関係を維持していた織田信長の元へ落ち延び、信長に信友を討たせた。以後、義銀は信長の庇護下に入る。
やがて義銀は、信長によって形式的な尾張国守護に奉じられ、三河国の吉良氏・駿河国の今川氏など、足利氏一門の守護同士の盟約を図ることとなった。
この同盟の締結時に、義銀は石橋忠義（『清須合戦記』では石橋義忠とも）の戸田館において吉良義昭と対面したが、互いに足利一門最高の格式を誇る家柄同士であったことから席次を巡って争った。この時のことについて、『信長公記』によれば、同盟締結のため、斯波・吉良両氏の軍勢が約束の地として定めた上野原に到着し、互いに一町ほどの距離を置いてものものしく人数を立て備えたという。参会の場では両勢の一方には吉良義昭が、その一方には義銀がそれぞれ陣前に床几を据えていたというが、両人ともに一歩も動かなかったという。実は対面の席次のことで争いがあり、双方とも譲らなかったため、対面は相互に十歩程度前へ出て顔を合わせただけで、格別の挨拶の品もなく終了したという。
生涯 > 追放

しかし、当初は吉良氏と席次を争っていた義銀も、斯波氏の権勢を取り戻そうと吉良氏と結んで信長の追放を画策するようになった。義銀は足利御一門の石橋忠義、吉良義昭、今川義元、尾張の河内地方（海西郡）の国人・服部友貞と通じ、今川の軍勢を海上から引き入れようとしたのである。
しかし、この密議は信長に知られるところとなり、義銀は尾張を追放され、大名としての斯波武衛家は滅びた。のちに上洛した信長により、将軍・足利義輝によって使用されていた武衛家の京屋敷である武衛陣は、改めて将軍・足利義昭の居城・二条御所として利用された。