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• 肠内细菌丛と繁殖成绩との関係性については、近年注目されている研究テーマです。
• 产业动物である牛において、机械学习(※1)および因果推论(※2)の結果、Erysipelotrichaceae科とClostridium sensu stricto 1属、Family XIII AD3011 group属、クレアチニン分解経路(PWY-4722)が人工授精回数の増加に影響する可能性が示されました。
• さらに、人工授精の5か月以上前の细菌丛から、将来の人工授精回数を予测できる可能性が推定されました。

九州大学大学院农学研究院の田口佑充大学院生(研究当時)、山野晴樹大学院生(共同筆頭著者)、髙橋秀之准教授らは、理化学研究所生命医科学研究センターの宮本浩邦客員主管研究員、大野博司チームディレクター、理化学研究所環境資源科学研究センターの菊地淳チームディレクター、黒谷篤之研究員(研究当時)(現?農業?食品産業技術総合研究機構(農研機構)農業情報研究センター)、理化学研究所光量子工学研究センター光量子制御技術開発研究チームの守屋繁春専任研究員、和田智之チームディレクターとの産学共同研究(みらいグローバルファーム(株)、伊藤ハム(株)、日本農産工業(株)、日環科学(株)、千葉大発ベンチャー(株)サーマス?京葉ガスエナジーソリューション(株))によって、黒毛和種繁殖メス牛の繁殖成績と腸内細菌群の因果構造を計算科学的手法で評価し、腸内細菌叢から将来の繁殖成績を予測することが可能であることを示しました。

肠内细菌丛と繁殖成绩との関係性は近年着目されている研究テーマであり、ヒトやマウスでは肠内细菌丛の乱れが肥満や免疫系の异常を介して生殖系に悪影响を及ぼすことが知られています。一方で产业动物である牛では妊娠前の肠内细菌丛と繁殖成绩の関係性については完全には解明されていません。

そこで本研究では、黒毛和種未経産メス牛を供試し、妊娠に要した人工授精回数が少なかった群と多かった群において、150日齢(人工授精の5か月以上前)と300日齢(人工授精前)における糞中細菌叢を網羅的に解析しました。その結果、人工授精直前の300日齢よりも人工授精の5か月以上前である150日齢におけるErysipelotrichaceae科とClostridium sensu stricto 1属、Family XIII AD3011 group属が人工授精回数の増加(受胎の遅れ)に影響する可能性が示されました。また、糞便細菌叢のデータから代謝経路を予測するPathway解析(※3)によってクレアチニンを分解する経路である笔奥驰-4722が人工授精回数の増加に影响することも150日齢で示されました。併せて、90日齢までの短い投与期间における好热菌プロバイオティクスの影响についても评価し、150日齢の诊断の重要性が计算科学的に示されました。

以上の结果から、肉牛生产において极めて重要な人工授精の回数は、人工授精直前ではなく、その5か月以上前の粪中细菌丛から推测できる可能性が示されました。

本研究成果は、2025年3月28日(金)にSpringer Natureの「Animal Microbiome」誌(Scopusの獣医学分野の評価で2位にランクされる学術誌)に掲載されました。

(※1) 機械学習
データから学习して、一定のパターンやルールを自动で発见するコンピュータアルゴリズム。教师なし机械学习と教师あり机械学习に分类される。本研究では特徴的な因子の抽出に用いている。

(※2) 因果推論
実験?観察データから得られた情报を基に、データ间の因果効果を统计的に推定していく方法。

(※3) Pathway解析
細菌の16S RNA配列データから、細菌の代謝経路を予測する解析手法。

掲載誌：Animal Microbiome
タイトル：Causal estimation of the relationship between reproductive performance and the fecal bacteriome in cattle
著者名：Yutaka Taguchi, Haruki Yamano, Yudai Inabu, Hirokuni Miyamoto, Koki Hayasaki, Noriyuki Maeda, Yoshiro Kanmera, Seiji Yamasaki, Noboru Ota, Kenji Mukawa, Atsushi Kurotani, Shigeharu Moriya, Teruno Nakaguma, Chitose Ishii, Makiko Matsuura, Tetsuji Etoh, Yuji Shiotsuka, Ryoichi Fujino, Motoaki Udagawa, Satoshi Wada, Jun Kikuchi, Hiroshi Ohno, Hideyuki Takahashi
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