魚の摂食行動は、成長と繁殖に利用するエネルギーを得るための手段です1。そのため、現在まで様々な研究がなされてきました。研究によって摂食行動は、流れ、餌密度、光の強さ、餌の大きさ、捕食者の存在など様々な要因によって変化することが分かってきました2-11。
中でも
しかし、これらの研究は主に海や川に住む泳ぐ魚を対象にしています。泳ぐことのできる魚たちは泳いで60%以上も流れを軽減すると言われる珊瑚の隙間などに隠れたりすることができます13-15。一方でチンアナゴのような珊瑚礁辺縁部に住み、巣穴以外の隠れ家を持たない魚は流れに対処した独特な摂食様式をもつことが想像されます。
このようなことから私たちはチンアナゴを対象として、流速が与える摂食行動への影響を明らかにすることを目的として研究をしています。チンアナゴ（Gorgasia sillneriという種）の流速と摂食行動の関係はKhrizmanら(2018)に紅海で初めて研究されました16。研究では高流速下でも摂食率が落ちず、シミュレーションによって流速に対して姿勢を変化させることで抵抗を大幅に減らしていることが分かりました。
ただし、この研究はフィールドで実施されたものであり、流速以外の影響を排除できないなどの理由から、実験下での研究が待たれました。
私たちは流速を自由に変化させることができる「フルーム」と呼ばれる下の画像のような水槽を使うことでチンアナゴ（英名：spotted garden eel, 学名：Heteroconger hassi）の摂食行動に与える流速の影響を実験下で詳細に調べています。
研究は様々な分野の研究者が集まる沖縄科学技術大学院大学（OIST）で行われ、「流れ」という物理的要素が与える「チンアナゴの行動」という生物への影響を調べる
時間あたりにどれくらいの数のプランクトンを食べたかを表す
行動の３次元再構築は体のトラッキングと3D再構成の２つから成ります。行動学の世界ではトラッキングはビーズなど目立つもので動物を標識して、それらをソフトウェアを使って追跡するのが主流でしたが、チンアナゴを標識するのは容易でない上、標識そのものの影響も考慮しなければいけません。私たちの研究では撮影したビデオの中でチンアナゴの特徴的な点（目や大きい黒点など）を1フレーム1フレーム追跡します。これは手動で行うには途方もない作業になります。そこで
人間の目は２つあることで視覚情報を３次元に捉えています。3D再構成では複数のカメラをキャリブレーションすることで、それぞれのカメラの位置情報などを捉え、こうしてそれぞれのカメラで追跡した点を３次元空間に再構成します。こちらはMatlabのdltdvを使用しています19。
ちなみに私たちの研究ではなんとiPhoneのカメラを使用して動画撮影をしました！
このように行動の3次元再構築を行うと、餌を追跡した時間、距離、速度、角度、軌跡など様々なパラメーターを詳細に調べることができます。これらのパラメーターは採餌モデルを作成する際にも重要になります。こうした詳細な行動解析によって、
このグラフは流速を変化させた時のチンアナゴの顔の動きを極座標で表したものです。点は１フレームごとの顔の位置を表しています。これを見ると、
また、今までの研究では話を単純にするために主に平均流速の影響を見ていて、自然で起きているであろう複雑な流れの影響は珊瑚礁の泳ぐ魚においてもまだまだ明らかになっていません。そこで、今後さらなる研究ではより
Kota Ishikawa （石川昂汰）
チンアナゴ研究プロジェクトをメインで進める。もともと生物の行動に興味があり、Amatzia Genin教授との出会いをきっかけにチンアナゴを主な対象とした物理的要素が与える生物行動への影響をみる分野横断的研究を始めた。プロジェクトの筆頭著者として実験室での実験・解析等を行う一方で流れを調査するためフィールドワークも実施している。興味深くて正しい情報を伝えたいとの思いからこのウェブサイトを立ち上げた。
Webサイト
kota.ishikawa@oist.jp
Heng Wu
OIST海洋生態物理学ユニットでポスドク研究員をつとめる。実験流体力学を専門とし、特に生物学的過程や土砂運搬作用に与える乱流境界層の作用を調べる。チンアナゴ研究プロジェクトでは流体力学や画像・動画解析など物理学的側面を支える。
Satoshi Mitarai
国際的な共同研究を通して、生物学的過程を制御する海洋乱流の役割と、その過程を通して起きる遺伝的構造と海洋生態系ダイナミクスへの影響を理解することを主な研究目的とする。研究内容は、渦流による幼生分散と分散の海洋生物集団構成に対する役割の調査、乱流に対する珊瑚の生物学的応答と生物地球化学的循環への総合的な影響の理解、粒子の凝集と生物ポンプに与える熱帯低気圧の影響など。流体力学を専門とする学者としてその技能と経験を活かし、海洋科学の新しい分野横断的研究領域へ貢献する。
エルサレム・ヘブライ大学及びイスラエル・エイラト大学共同海洋研究機関で海洋生態学・生物海洋学者として名誉教授をつとめる。海洋において生物学的・物理学的過程をつなぐ研究に興味を持ち、捕食者・被食者関係、競争関係、共生関係、物質移動、行動などの基本的な生態学的過程に与える流動の影響を主に研究している。2020年より石川昂汰の博士論文の共同指導教授をつとめる。
～参考文献～
1. Stoner, A. W. Effects of environmental variables on fish feeding ecology: Implications for the performance of baited fishing gear and stock assessment. J. Fish Biol. 65, 1445–1471 (2004).
2. Clarke, R. D., Finelli, C. M. & Buskey, E. J. Water flow controls distribution and feeding behavior of two co-occurring coral reef fishes: II. Laboratory experiments. Coral Reefs 28, 475–488 (2009).
3. Finelli, C. M., Clarke, R. D., Robinson, H. E. & Buskey, E. J. Water flow controls distribution and feeding behavior of two co-occurring coral reef fishes: I. Field measurements. Coral Reefs 28, 461–473 (2009).
4. Fulton, C. J., Bellwood, D. R. & Wainwright, P. C. Wave energy and swimming performance shape coral reef fish assemblages. Proc. R. Soc. B Biol. Sci. 272, 827–832 (2005).
5. Kiflawi, M. & Genin, A. Prey flux manipulation and the feeding rates of reef-dwelling planktivorous fish. Ecology 78, 1062–1077 (1997).
6. Noda, M., Kawabata, K., Gushima, K. & Kakuda, S. Importance of zooplankton patches in foraging ecology of the planktivorous reef fish Chromis chrysurus (Pomacentridae) at Kuchinoerabu Island, Japan. Mar. Ecol. Prog. Ser. 87, 251–263 (1992).
7. Hill, J. & Grossman, G. D. An Energetic Model of Microhabitat Use for Rainbow Trout and Rosyside Dace. Ecology 74, 685–698 (1993).
8. Manatunge, J. & Asaeda, T. Optimal foraging as the criteria of prey selection by two centrarchid fishes. Hydrobiologia 391, 223–240 (1998).
9. Howard, E. W. & Bori, L. O. Behavior of Marine Animals: Current Perspectives in Research. Plenum Press New York-London vol. 2 (Plenum Press, New York, 1972).
10. Rickel, S. & Genin, A. Twilight transitions in coral reef fish: The input of light-induced changes in foraging behaviour. Anim. Behav. 70, 133–144 (2005).
11. Morgan, M. J. The influence of hunger, shoal size and predator presence on foraging in bluntnose minnows. Anim. Behav. 36, 1317–1322 (1988).
12. Heatwole, S. J. & Fulton, C. J. Behavioural flexibility in reef fishes responding to a rapidly changing wave environment. Mar. Biol. 160, 677–689 (2013).
13. Johansen, J., Bellwood, D. & Fulton, C. Coral reef fishes exploit flow refuges in high-flow habitats. Mar. Ecol. Prog. Ser. 360, 219–226 (2008).
14. Johansen, J. L., Fulton, C. J. & Bellwood, D. R. Avoiding the flow: Refuges expand the swimming potential of coral reef fishes. Coral Reefs 26, 577–583 (2007).
15. Taguchi, M. & Liao, J. C. Rainbow trout consume less oxygen in turbulence: the energetics of swimming behaviors at different speeds. J. Exp. Biol. 214, 1428–1436 (2011).
16. Khrizman, A., Ribak, G., Churilov, D., Kolesnikov, I. & Genin, A. Life in the flow: unique adaptations for feeding on drifting zooplankton in garden eels. J. Exp. Biol. 221, (2018).
17. Mathis, A. et al. DeepLabCut: markerless pose estimation of user-defined body parts with deep learning. Nat. Neurosci. 21, 1281–1289 (2018).
18. Nath, T. et al. Using DeepLabCut for 3D markerless pose estimation across species and behaviors. Nat. Protoc. 14, 2152–2176 (2019).
19. Hedrick, T. L. Software techniques for two- and three-dimensional kinematic measurements of biological and biomimetic systems. Bioinspiration and Biomimetics 3, (2008).