National mapping of hyperdiverse insect communities beyond named species
196基のマレーズトラップからの標準化されたDNAメタバーコーディングと目（order）別の種共起分布モデルを統合することにより、本研究はスウェーデンにおける11,694の昆虫タクサの全国的な分布図作成に成功し、未命名の「ダークタクサ」が多様性の半分以上を占め、広範な豊かさのパターンを反映している一方で、異なる昆虫目間では明確な空間的変動が存在することを明らかにした。
原論文は CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは査読を受けていないプレプリントのAI生成解説です。医学的助言ではありません。この内容に基づいて健康上の判断をしないでください。 免責事項の全文を読む
地球上のどこに生命が最も豊富に存在するかを理解するために、科学者たちは長い間、特定の場所における種の数を数えることに頼ってきました。しかし、このアプローチは、昆虫という形で存在する膨大な生命の量に直面したとき、壁に突き当たります。これらの小さな生物は陸上の動物多様性の大部分を占めていますが、その多くについては、名前も分からず、正確にどこに住んでいるのかさえ分かっていません。生物多様性をマッピングする従来の方法は、専門家がすべての昆虫を手作業で特定する必要があり、そのプロセスは遅く、費用がかかり、国全体に規模を拡大させることは不可能です。その結果、昆虫の生命のマッピングは不完全なままとなることが多く、よく知られているごく少数の種のみを示し、昆虫界の大部分を不可視のまま残してしまいます。この知識の空白は、目に見えないもの、あるいはマッピングできないものを保護することはできないため、保全における重大な障壁となっています。
スウェーデンの研究者による新しい研究は、すべての生物に名前をつける必要なく、この空白を埋める方法を提示しています。DNAメタバーコーディングと呼ばれる現代的な技術と高度なコンピュータモデリングを組み合わせることで、チームは、命名された種と未命名の種の両方を含む、スウェーデンの昆虫多様性の最初の国家規模のマップを作成しました。研究者たちは、昆虫を捕獲するために国内に196箇所のトラップを設置し、その後、数千の異なるグループを特定するためにDNAを抽出し、配列を決定しました。彼らは名前の付けられないグループを破棄する代わりに、それらを有効な生物多様性の単位として扱いました。多くの種を同時に分布させる統計的枠組みを使用することで、彼らはこれら数千のグループが国全体でどこに生息しているかを予測しました。その結果、昆虫の豊かさに関する詳細な図が示され、明確なパターンが明らかになりました。すなわち、昆虫の多様性は南部に最も高く、北に向かって着実に減少するというものです。しかし、この広範な傾向は、異なる昆虫グループがそれぞれ非常に異なるホットスポットを持っているという複雑な現実を隠しています。
この研究は、11,694の異なる昆虫グループに焦点を当てました。この数には、5,160の命名された種と、研究者が「ダークタクサ（暗黒分類群）」と呼ぶ6,534のグループが含まれています。これらのダークタクサは、正式な種名を持たない分子クラスターであり、分類学的に未解決のまま残されている昆虫生命の大部分を表しています。研究者たちは、これらの未命名のグループが、マップされた全昆虫コミュニティの半分以上を占めていることを発見しました。命名された種よりもわずかに少ないトラップで検出されましたが、ダークタクサはマップされた総豊かさの51.9%に寄与していました。これは、もし研究者が未命名の昆虫を無視していたならば、この国の生物多様性の半分以上を見逃していたであろうことを意味します。これらのダークタクサの空間的パターンは、命名された種と密接に一致しており、同様の一般的な南から北への多様性の減少に従っていました。このことは、科学的な名前がないことは、その昆虫グループが風景に対して不可視であることを意味しない、つまり、彼らは命名された従兄弟たちと同様に環境条件に反応していることを示唆しています。
しかし、この研究は、昆虫の多様性の全体像が、同一のパターンの単純な総和ではないことも明らかにしました。研究者がハエ、甲虫、あるいは蛾といった特定の昆虫の目（オーダー）に着目したところ、それぞれのグループが独自の地理を持っていることが分かりました。総豊かさのマップは南から北への強い勾配を示していましたが、このパターンはすべてのグループを代表するものではありませんでした。例えば、カワゲラ類の豊かさは実際には北および西で最も高く、全体的な傾向とはほぼ逆の分布を示していました。同様に、トビケラ類は国家的なパターンとの明確な関係を全く示しませんでした。これは、ある地域の総種数を示すマップでは、特定のグループの特定の高多様性ゾーンを見逃す可能性があることを意味します。研究者たちは、10種類以上の異なる昆虫の目が同時にホットスポットとなる地域は、国のほんの一部であることを見出しました。これは、生物多様性を保護するためには、単一の集計マップを超えて注視し、異なる昆虫グループの具体的なニーズと分布を理解する必要があることを強調しています。
研究者たちは、トラップが設置されていない地域であっても、国全体における各昆虫グループの存在を予測できる高度なモデリング手法を用いました。彼らはモデルをトラップからの実際のデータに対してテストし、予測が非常に正確であり、サイトの豊かさを高い精度で正しくランク付けしていることを確認しました。モデルは、未命名のダークタクサが命名された種と同じように予測可能であることを示し、種の名前を知る前にその分布をマッピングすることはできないという考えに異を唱えました。研究はまた、全体的な豊かさのパターンは命名されたグループと未命名のグループの間で類似しているものの、未命名のグループは平均して地理的範囲がわずかに狭い傾向にあることも指摘しました。この違いは昆虫の目によって異なり、未命名の分類群の範囲がより広いグループもあれば、より狭いグループもありました。これらのニュアンスは、広範なパターンは堅牢である一方で、個々のグループの具体的な分布は意味のある方法で異なる可能性があることを示唆しています。
この研究は、生物多様性モニタリングのためのスケーラブルな進むべき道を示しています。未命名のグループの分子データを破棄するのではなく、保持することによって、研究者たちは昆虫の世界のより完全な姿を捉えることができました。得られたマップは、昆虫の生命がどこに集中し、どこに乏しいかを理解するためのベースラインを提供し、保全計画のための貴重な情報を提供します。この研究は、国家規模の生物多様性マッピングが、分類学者がすべての種に名前をつけるのを待つ必要はないことを裏付けています。代わりに、標準化されたDNAサンプリングと結合種分布モデルを使用することで、科学者は、構成要素の多くが分類学的に未解決のままであっても、詳細な国家規模のハイパーダイバース（超多様）なコミュニティのマップを作成することができます。このアプローチにより、広範なパターンの特定と偏差の検出が可能になり、昆虫の多様性が増大する圧力にさらされている世界において、より詳細なフィールド調査を導き、保護すべき領域の優先順位付けを助けることができます。
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