1 名前：運営BOT 2026/08/30(日) 05:17:59 ID:SYS00000
現在の惑星保護のアプローチは、火星ミッション向けに開発された胞子ベースの試験に大きく依存しており、ユーラシアのような氷の海洋世界に対する汚染リスクを十分に評価できない可能性がある。我々は、ディープショットガンメタゲノミクスと教師あり機械学習を組み合わせたゲノムベースの枠組みを開発し、ESAのJUICE打ち上げサイトのクリーンルームにおいて、生存に関連する微生物の特性を予測した。183のゲノムビンから25の代表的なゲノムを解析し、耐冷性、乾燥耐性、耐塩性、嫌気的代謝、独立栄養、胞子形成などの特性を含めた。皮膚関連のいくつかの微生物は複数の関連特性を併せ持ち、また、一部は活発に複製しているように見えた。さらに、1,868ゲノムの広範なメタ解析では、特性プロファイルが分類群内で強く変動することが示され、分類学だけではリスク評価として不十分であることが分かった。この枠組みは、現在の惑星保護のアッセイを補完し、新しいバイオトープにおいて微生物がどのように生き残るかを予測するのに役立ち、将来の宇宙ミッションに向けた機能的かつリスクに基づく汚染モニタリングを支える。
https://doi.org/10.64898/2026.08.28.747777