系統樹（生命の木）とは：進化の関係を示す図（定義・証拠・作成法）

系統樹（生命の木）の定義・証拠・作成法を詳解。化石・比較解剖・DNAで進化関係を可視化し、分類や年代推定まで学べる完全ガイド。

系統樹とは、生物が進化の歴史によってどのような関係にあるかを提案するものである。^p336すべての生物は共通の子孫によって関連しているという証拠に基づいている。系統樹の根拠は、古生物学、比較解剖学、DNA配列解析から得られる。

系統樹の主な成果物は系統樹（生命の木）である。これは、祖先と子孫の関係のパターンを示す図である。情報は、地質学的な期間や推定年代に関連付けられることもある。生物学的分類は、別の種類の成果物である。

系統樹を支える主な証拠

• 化石記録（古生物学）：化石は過去の形態や生息時期を示し、連続的な形質変化や失われた系統を示すことがある。
• 形態学・比較解剖学：骨格や器官の相同性（共通祖先に由来する構造）は系統的類縁関係を示す重要な手がかりである。
• 発生学：胚発生過程での類似点は遺伝的な共通性を反映する場合がある。
• 分子データ（DNA/RNA/タンパク質配列）：配列の類似度や置換パターンを解析することで、系統関係を精密に推定できる。
• 系統的地理学（生物地理）：分布パターンと地歴を照合することで進化史の仮説を検証できる。

系統樹の種類と図の読み方

• クラドグラム：分岐のパターン（祖先—子孫のグループ化）を示す。枝の長さは必ずしも意味を持たない。
• フィログラム：枝の長さが遺伝的変化量に対応する。変化の多さを視覚化できる。
• クロノグラム（年代表）：枝の長さが時間に比例し、分岐年代を示す。化石や分子時計で校正される。

系統樹を読む際は、節点（ノード）が共通祖先を表し、そこから分岐したすべての末端はその祖先の子孫（クレード）であること、左右や上下は図の描き方次第で意味を持たないことに注意する（ツリーは回転可能）。

系統樹の作り方（概略）

• データ収集：形態特徴を記録するか、DNA/RNA/タンパク質配列を取得する。
• データ整列（アライメント）：配列データでは相同塩基・残基を揃える必要がある。整列は結果に大きく影響する。
• 進化モデルの選定：配列変化の確率モデルを選ぶ（例：Jukes–Cantor、GTRなど）。モデルは最尤法やベイズ法での推定に重要。
• 樹立法：
  • 距離法（例：Neighbor-Joining）：計算が速く概形を得やすい。
  • 最節約法（最小形質変化、パリシミニー）：変化数を最小にする木を探す。
  • 最尤法（Maximum Likelihood）：進化モデルに基づきデータが得られる確率を最大にする木を求める。
  • ベイズ法（Bayesian Inference）：事前分布と尤度に基づき樹形の事後確率を推定する。MCMCを用いる。
  • 共分岐・種木推定（Coalescent、Species tree methods）：遺伝子ごとの系統差（不完全系列分岐など）を考慮して種の系統を推定する。
• 支持度の評価：ブートストラップ解析やベイズ事後確率により各節点の信頼度を示す。
• 年代推定（分子時計）：化石記録や地史イベントで校正することで、分岐年代の推定（クロノグラム作成）を行う。

注意点・限界

• 遺伝子樹と種樹の不一致：水平伝播（水平遺伝子移動）、ハイブリディゼーション、不完全系列分岐（incomplete lineage sorting）などにより、個々の遺伝子の系統は生物種の系統と異なることがある。
• 収束進化と相似：似た形質が独立に進化した場合（収束）、誤って近縁と推定される危険がある。
• データ品質の影響：配列整列の誤り、形質の誤コード、サンプル不足は誤った樹形を生む。
• モデルの誤設：進化モデルが実際の進化過程を十分に表さないと推定が偏る。

系統樹の応用例

• 分類学とタクソノミーの基盤：分類群の自然な区分と命名に寄与する。
• 保全生物学：遺伝的多様性や系統的希少性を考慮した保全優先順位の決定。
• 疫学・病原体進化：ウイルスや細菌の系統解析で感染経路や新型株の起源を追跡する。
• 比較生物学：形質の進化や適応の歴史を系統上で解析する。
• 古生物学と年代校正：化石と分子データを組み合わせて生物群の進化時間軸を復元する。

まとめ（実務的なポイント）

• 系統樹は「仮説」であり、新しいデータや方法で更新されうる。
• 複数の遺伝子や形態データを組み合わせる（総合証拠）と信頼度が上がることが多い。
• 解析手法やパラメータの選択、支持度指標を明示し、結果の不確実性を示すことが重要である。

系統樹（生命の木）は進化の関係を視覚化する強力な道具であり、正しく作成・解釈すれば生物学の多くの分野で示唆に富む結果を与える。しかし同時に、仮説であること、データや方法の限界があることを常に念頭に置く必要がある。

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