繰り返される海洋熱波に対するマイクロバイオームの生態学的記憶と応答が、サンゴの白化および死亡率の変動を明らかにする

2024年2月1日 11:13

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地球変動生物学第30巻第1号e17088
研究論文
オープンアクセス
繰り返される海洋熱波に対するマイクロバイオームの生態学的記憶と応答が、サンゴの白化および死亡率の変動を明らかにする

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/gcb.17088

アレックス・D・フォンペ、ハンナ・E・エプスタイン、ケリー・E・スピア、エミリー・R・シュメルツァー、トーマス・C・アダム、デロン・E・バークパイル、トーマス・J・シャープトン、レベッカ・ベガ・サーバー
初版発行：2023年12月18日
https://doi.org/10.1111/gcb.17088
本誌について
セクション

要旨
マイクロバイオームはホロビオントにとって不可欠な機能であり、環境撹乱や病気に対する耐性など、重要な代謝的・機能的形質を宿主に提供する。強膜サンゴでは、現在進行中の世界的なサンゴ減少の要因に対する耐性と回復力におけるマイクロバイオームの役割や、微生物がホロビオントの生態学的記憶の一形態として機能しているかどうかについて疑問が残っている。繰り返される攪乱の中で、サンゴのマイクロバイオームが宿主の健康状態にどのような影響を与えるかを検証するため、フランス領ポリネシアのモオレアの前浜で、大規模（32のエクスクローージャー、200のコロニー、3種のサンゴをサンプリング）かつ長期（28ヶ月、2018-2020年）の操作実験を行った。2019年と2020年、このサンゴ礁は、この場所の記録上最も厳しい2つの海洋熱波に見舞われた。私たちの実験とこれらの出来事は、これらの連続した厳しい熱波に起因するサンゴの白化や死滅の状況において、マイクロバイオームの動態と役割を検証する機会を与えてくれた。その結果、Acropora retusa、Porites lobata、Pocillopora spp.では、繰り返された熱波に対するマイクロバイオームのユニークな応答が見られ、Acropora retusa ではマイクロバイオームが順応し、Pocillopora spp.では、1 回目の海洋熱波に対するマイクロバイオームの回復力と 2 回目の海洋熱波に対するマイクロバイオームの抵抗力の両方が観察されました。さらに、観察されたマイクロバイオームの動態は、サンゴの種固有の表現型と有意に相関していました。例えば、A. retusa の白化と死亡率は、マイクロバイオームのベータ分散が大きく、シャノン多様性が高いほど有意に増加し、P. lobata のコロニーでは、死亡率の有病率によってマイクロバイオームが異なっていた。また、繰り返される熱ストレスの中で、サンゴの健康状態に有益な分類群と有害な分類群の割合が変化するといった微生物相の変化も、宿主の死亡率と相関し、有害な分類群の割合が高いほど死亡率が高くなりました。本研究は、繰り返される熱波に対するサンゴの種特異的な微生物応答の証拠を明らかにし、重要なこととして、宿主に依存する微生物群の動態が、繰り返される熱ストレスに対するホロビオントの生態学的記憶の一形態となる可能性を示唆しています。

1 はじめに
海洋温暖化によるサンゴ礁の世界的な減少は、サンゴの生物学と生態学をより深く理解することを促している（Hoegh-Guldberg et al.）重要なことは、サンゴはホロビオントであり、宿主であるサンゴの動物と、光合成を行う藻類内共生生物（Symbiodiniaceae）、その他の微小真核生物、バクテリア、古細菌、ウィルスなどの微生物群集から構成されていることです（Rohwer et al.）今後ますます頻発する海洋熱波に対するホロビオントの反応は、サンゴの白化などの熱ストレスに対する感受性を左右する可能性があります。そのため、サンゴの保全研究の基礎となるのは、サンゴが慢性的な攪乱に耐えるための具体的なプロセスを調べることです。現在までのところ、サンゴのそのようなメカニズムには、熱耐性、アポトーシス制御、腫瘍抑制、自然免疫反応に広く関与する遺伝子発現の差（Barshis et al. さらに、サンゴの中には、白化現象の発生中や発生後に、藻類内共生体を交換したり、シャッフルしたりして、光生理学や共生を変化させるものもあります（Berkelmans & Van Oppen, 2006; Cunning et al.）

近年、生態学的記憶または環境記憶という概念が、慢性的な熱波に対するサンゴの反応に適用されている（Hackerott 他、2021 年; Hughes 他、2019 年）。生態学的記憶とは、過去の群集や生態系の状態や経験が、同じ群集や生態系の現在や将来の反応に影響を与える能力と定義されている（Ogle et al., 2015; Peterson, 2002; Zhong-Yu & Hai, 2011）。この概念によると、過去の熱ストレスは、適応、順化、発達した抵抗力、その他のメカニズムによって、サンゴの種を「素」にしたり、「硬化」させたりして、その後の記憶を引き起こす海洋熱波に耐えたり、克服したりすると考えられています（Hackerott et al., 2021; Hughes et al.）この生態学的記憶には、馴化や外乱に対する発達した抵抗性などのプロセスが内包されている可能性がある。例えば、Acropora cervicornis のサンゴは、低線量熱プライミングと白化を繰り返すことで、熱ストレスに耐えられる可能性があります（Martell, 2023）。しかし、サンゴの生態系記憶のメカニズムはまだ解明されていません。この生態学的記憶は、サンゴ群集全体のホロビオントの特徴であると考えられ、繰り返しの刺激に対するサンゴ群集の構成、遺伝的・エピジェネティックなレパートリー、機能的な変異や効率性の変化によって特徴付けられる。

従って、サンゴの生態系記憶の重要な原動力は、サンゴの微生物群の生態系記憶かもしれない。上述の刺胞動物宿主の生態強化やプライミングのように、マイクロバイオームの生態学的記憶の概念やメカニズムはまだ十分に解明されていません。マイクロバイオームにおいてこのような群集記憶がどのように機能するのかを理解するにはまだ大きな隔たりがあるが、そのメカニズムとして提案されているのが、分類学的または代謝的シフトなどの群集ダイナミクスである（Canarini et al.）例えば、ヒトの腸内細菌叢は、プレバイオティクスや炭水化物に暴露された記憶を保持し、繰り返し暴露されると代謝効率の向上を示すことがある（Letourneau et al.）生態系の記憶と一致するように、イソギンチャクのようなサンゴの近縁種では、マイクロバイオームの順応性と可塑性が温度順応を促すことが示されている（Baldassarre et al.）

サンゴの微生物群集のメンバーは、短い世代サイクル、大きな個体群サイズ、多様な代謝能など、環境変化への適応性と応答性を高めるユニークな生物学的特徴を持っている（Hackerott 他、2021 年、Shiu 他、2017 年、Torda 他、2017 年、Ziegler 他、2017 年、2019 年）。これらの微生物は、炭素、窒素、硫黄の循環を助けたり、必須ビタミンを補給したり、病原体から保護したりすることで、サンゴの宿主に利益をもたらしています（Bourne 他、2016 年; Mohamed 他、2023 年）。宿主と同様に、サンゴのマイクロバイオームも、熱ストレス、海洋酸性化、栄養塩の濃縮、病気などの頻繁な撹乱にさらされており（Maher et al., 2022; Zaneveld et al. しかし、サンゴマイクロバイオームの中には、このようなストレス要因に耐性があり、回復力のあるものもあります（Bourne et al., 2008; Dunphy et al., 2021; Maher et al., 2020; McCauley et al、 2017, 2019）、いくつかの微生物は、白化に対する宿主の抵抗力の増加や、気候変動に直面した際の回復力に関連することが示されている（Epstein et al., 2019; Palacio-Castro et al., 2022; Rosado et al., 2019; Ziegler et al., 2017）。

したがって、サンゴのマイクロバイオームは、慢性的な熱波に対して生態学的な記憶を示す可能性が高いが、まだ確立されていない。さらに、自然な熱波、厳しい熱波、繰り返される海洋熱波に対するサンゴの属、種、さらには種内の遺伝子型によるマイクロバイオームの反応の不均一性は、依然として活発な研究分野であり（Bourne et al. さらに、慢性的な熱ストレス時に、微生物の応答が、白化や死亡などの宿主の表現型の変化とどのように関連するのかを明らかにすることは、さらなる調査が必要である（Bellantuono et al., 2012; Hackerott et al., 2021; Ziegler et al.）マイクロバイオームとサンゴの表現型の関係や、この関係が宿主種によってどのように異なるかを理解することは、気候変動下でのサンゴの生存を効果的に評価するために不可欠かもしれません。

本研究の目的は、様々なサンゴ種で繰り返される海洋熱波に対するマイクロバイオームの反応を評価し、サンゴマイクロバイオームの動態と宿主の健康状態との間にある未解明の関連性を探ることでした。我々の調査地であるフランス領ポリネシア、モオレアの北岸にあるスパーとグルーブの前浜（図1）は、2018年12月から2019年7月にかけて、記録史上最も厳しい海洋熱波に見舞われた（図2）。1年以内に、この場所は2020年2月から7月にかけて、記録上2番目に厳しい海洋熱波に見舞われた。私たちの研究に先立ち、水深 10 m の地点のサンゴは、2016 年のエルニーニョと 2017 年の 2 回しか、一生のうちにそれほど深刻ではない海洋熱波を経験していない可能性が高い。これは、2010 年初めにサイクロン「オリ」によってサンゴ群集がほぼ完全に破壊され、その後、サンゴの被度は 1％未満になったためです（Adam et al., 2011, 2014; Holbrook et al.）そのため、本研究のすべてのサンゴは、これらの擾乱の後（2010 年以降）に定着した可能性が高い。また、サンゴのホロビオントが繰り返し激しいストレスにさらされた場合、そのマイクロバイオームは生態学的な記憶と一致するダイナミクスを示すという仮説を検証することができました。熱ストレスの前後における宿主の表現型の変化とマイクロバイオームのパターンを共時的に評価することで、ホロビオントが変化するメカニズムを特定できる可能性がある。対象とした3種のサンゴのうち2種では、以下のことが確認された： (1) 初期マイクロバイオームの回復力、(2) 宿主とマイクロバイオームの順化、(3) 繰り返される熱ストレスに対するマイクロバイオーム抵抗性の発達。また、個々のマイクロバイオームの動態と、サンゴ種ごとに異なる宿主の白化・死亡動態との間に有意な関連性が認められ、マイクロバイオームの生態的記憶がサンゴの生態的記憶に一役買っているという仮説が支持された。

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図 1
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図2
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2 材料と方法
2.1 場所とその場での実験
われわれの実験調査地は、フランス領ポリネシアのモオレア（S17° 28.386′ W149° 49.059′）の北部前縁に位置している。モオレアは南太平洋中部に位置する熱帯の火山性高地島である（図1）。幅1kmほどの浅いラグーンとバリアリーフが島を囲んでいる。フォアリーフは外洋に向かって徐々に傾斜しており、サンゴの拍車と砂の溝で構成されている。2018年8月の実験開始時、このサンゴ礁は強サンゴが優占し、多肉質のマクロ藻類は少なかった。サンゴの被度は56.0±1.0％（平均±SE）、大型藻類の被度は0.8±0.2％（平均±SE）だった。

この海域では、Adam ら（2022）と同様に、栄養塩の濃縮と草食動物の減少に対するサンゴの底生生物と微生物の生態系の転換点をその場で調査する実験を行っている。簡単に説明すると、私たちの実験プラットフォームは、水深 10 m のフォアリーフで、30 m2 の自然のサンゴ礁プロット 8 カ所に草食動物用の囲い 4 カ所（各 1 m2 程度）を配置した要因計画です。各区画は2段階の栄養塩濃縮（4区画は環境下／4区画は栄養塩濃縮）と4段階の草食化（2.5cm×2.5cm、5.0cm×5.0cm、7.5cm×7.5cm、またはオープントップの異なるサイズの穴があいた囲い、各区画に各1区画の草食化条件）にさらされた。圃場では、オスモコート®（19-6-12、N-P-K）緩効性庭用肥料を入れたPVCチューブを用いて栄養塩の濃縮を行った。このチューブはプラスチックメッシュで包まれ、肥料を封じ込めた。栄養強化チューブは、COVID-19の大流行でMo'oreaへの移動が不可能だった2つの時期を除き、12～16週間ごとに交換した。実験セットアップの詳細については、補足方法を参照。

2.2 マイクロバイオーム解析のためのサンゴのサンプリング
異なるサンゴ種のマイクロバイオームが環境ストレスにどのように反応するかを調べるため、Acropora retusa、Porites lobata 種複合体、Pocillopora spp.のサンプルを 2 年間（2018 年 7 月～2020 年 8 月）にわたり、3 月、7 月または 8 月、11 月の年 3 回採取した。以下では、P. lobata 種群に属するサンゴを簡潔に P. lobata と表記する。ただし、今回のサンプルには隠蔽された多様性がある可能性があることを認めます（Brown et al.、2021）。2018年7月からのP. lobataサンプルマイクロバイオーム間のBray-Curtis距離の非計量多次元尺度法（NMDS）順序付けは、サンプルマイクロバイオーム組成の明らかなクラスターが存在しないため、我々のデータセットにおけるP. lobata種複合体のクリプティックメンバーの可能性の存在は、P. lobataマイクロバイオームの変動に影響を与えそうにないことを示唆している（図S1a）。Pocillopora属は隠蔽性の多様性が高く（Johnston et al. Johnston ら（2022）に記載されているように、現在 Pocillopora meandrina または Haplotype 8a と定義されているものと同様の一貫した表現型を持つ Pocillopora spp.の標本を選びました（図 1）。異なるサンゴ種は、遺伝子型であっても、異なるマイクロバイオームを持つ傾向がある（Bourne et al.） 2018年7月のポシロポラ属サンプルマイクロバイオーム間のBray-Curtis距離のNMDS順序付けは、明らかなサンプルマイクロバイオーム組成クラスターが存在しないことから、私たちのデータセットにおけるクリプトポシロポラ種の存在の可能性は、ポシロポラ属のマイクロバイオームの変動に影響する可能性は低いことを示唆している（図S1b）。

各サンゴ種のコロニーは、最初にマイクロバイオームサンプリング用に選択された時点ではすべて健全に見えた。これらのコロニーの生きた組織は、その後の見た目の表現型に関係なく、生きた組織が残っている限り、研究期間中繰り返しサンプリングした。生きた組織は、各時点でコロニー上の無造作に選ばれた場所でサンプリングされた。A. retusaとPocillopora spp.については、行き当たりばったりで選んだ生きた枝の先端をサンプリングした。P. lobata については、生きた組織をコロニー中央付近の無造作に選んだ場所から採取した。サンゴのサンプルは、2018 年 7 月、2018 年 11 月、2019 年 3 月、2019 年 8 月、2019 年 11 月、2020 年 3 月、2020 年 8 月に採取され、28 ヶ月間にわたった。サンプル数を増やし、初期のコロニーの死亡を考慮し、2018年11月、2019年3月、2019年8月に追加のサンゴコロニーをサンプリングした。また、コロニー死亡によるサンプル数を回復させるため、2020 年 3 月と 2020 年 8 月に各種のコロニーをデータセットに追加した（シーケンス品質管理後の月別・種別のサンゴコロニーサンプルサイズについては表 S1 を参照）。実験開始後にマイクロバイオームサンプリングに追加されたサンゴコロニーの白化データと死亡データは、過去にさかのぼって収集されました。これは、これらのサンゴがすでにエクスクローズ内に存在し、マイクロバイオームサンプリングに追加される前からのフォトモザイク時系列からデータを収集できたためです。

各サンプリングイベントでは、95％エタノールで火炎滅菌したボーンカッターを使って、各コロニーから 1 cm3 未満のサンゴの断片を切り取った。サンゴのサンプリングは、日中の微生物群の変動を最小限に抑えるため、8:00～14:00 の間に行った。サンゴの断片は直ちに滅菌した 207 mL のワールパックに入れた。このサンプル量は、コロニーに大きなダメージを与えることなく、正確なマイクロバイオームデータを作成するのに十分な量です（Zaneveld et al.）浮上後、ワールパックは氷上に置かれ、岸まで運ばれた（～15分）後、95％エタノールで火炎滅菌した鉗子を用いて、グアニジニウムチオシアネート保存剤を含むQiagen DNeasy PowerSoil溶解マトリックスチューブに移された。チューブは、Techni Ice でオレゴン州立大学に輸送される前、-40℃で保管され、さらに処理されるまで-80℃で保管された。

2.3 サンゴの白化現象と死亡率のデータ収集と分析
2020 年 3 月を除く各マイクロバイオーム・サンプル採取地点で、オリンパス TG カメラを使用して各プロットの高解像度デジタル写真を 64 枚撮影した。このデジタル写真を用いて、Agisoft Metashapeソフトウェアを用いて正射投影されたフォトモザイクを作成した。この高解像度のフォトモザイクによって、分類学的に低い解像度まで底生生物を同定することができた。底生生物の被度は、CoralNet ソフトウェアのマニュアルアノテーションモードで、1m2 のプロットあたり 225 のランダムポイントを用いて定量化した。また、フォトモザイクを使ってプロットのデジタル地図を作成し、各サンゴを同定して丸で囲みました。各コロニーについて、サンゴの白化や死滅の有無（有病率）を記録し、白化や死滅がある場合は、コロニー表面積のうち白化または死滅している割合（5％単位）を推定しました。サンゴは季節によって共生藻の密度が自然に変化し、色調に影響を与えることがあるため、白化した組織は色素を失った組織と定義した。

サンゴの死亡率と白化は、2020 年 3 月を除くすべての時点で追跡した。コロニーごとの平均白化レベルと死亡率の比較は、サンゴの種と時点を横断して、一元配置分散分析（ANOVA）と TukeyHSD ポストホック検定で評価した。2020 年 3 月にはマイクロバイオーム解析のためのサンプルを採取したが、COVID-19 の操業停止に伴うフィールドシーズンの中断のため、フォトモザイクは実施しなかった。しかし、サンゴマイクロバイオームサンプル採取時の白化や健康状態に関する定性的な記録は、対象コロニーに対して行われた。さらに、上記のように 2019 年 5 月の熱波のピーク時に、A. retusa と Pocillopora spp.についてサンゴの白化と死滅のデータを収集しましたが、これらのデータはフォトモザイクではなく、サンゴのプロットを上から撮った個々の写真から収集しました。本研究では、各サンゴコロニーの表現型データとマイクロバイオームデータを対にできるように、マイクロバイオームサンプル収集中の月について、マイクロバイオーム動態と宿主の白化・死亡率との相関関係のみを分析した。

2.4 温度データの収集と解析
温度データは、THERM 1 と 2 のサイト（図 1）で、水深 10 m の海底に取り付けた SBE 39 サーミスタを使って 20 分間隔で収集した（Moorea Coral Reef LTER & Edmunds, 2020）。THERM 1は2016年半ばから2017年半ばにかけて、THERM 2は2018年半ばから2019年半ばにかけてデータギャップがあった。THERM 1とTHERM 2の水温測定値には強い長期相関があるため（R2 = 0.996、p < 0.001、図S2）、THERM 1とTHERM 2のサーミスタから得られた平均底生水温データを用いて、調査地点の水温履歴を可視化した。水温分析はR v4.2.2（R Core Team, 2022）で実施した。水温データは、調査期間中の瞬間水温と、長期比較のための2005年から2017年の日平均および標準誤差の両方として分析・可視化した。これらの水温データを用いて、累積熱ストレスを算出した。累積熱ストレスは、度数加熱週（Liu et al.）累積熱ストレスの1℃-週は、最大月平均閾値29℃を1℃上回る1週間から生じる（Pratchettら、2013；Speareら、2022）。海洋熱波として分類されるイベントには、累積熱ストレスの閾値1が選ばれた。

2.5 マイクロバイオーム解析
全DNAから515Fおよび806RBプライマーを用いて16S rRNA遺伝子のV4領域を増幅し、バーコード化、精製、塩基配列を決定した（Apprill et al.）マイクロバイオーム配列ライブラリーの作製、配列処理、および品質管理は、Williamsら（2022）と同様に行ったが、若干の修正を加えた。完全なプロトコールと条件についてはSupplementary Methodsを参照のこと。すべてのマイクロバイオーム解析はR v4.2.2で行い、基本Rおよび "tidyverse"(Wickham et al., 2019)の関数、ならびにマイクロバイオーム解析用に開発されたパッケージ群の関数（"phyloseq"(McMurdie & Holmes, 2013)、"vegan"(Oksanen et al、 2022）、および「ANCOMBC」パッケージの「Analysis of Compositions of Microbiomes with Bias Correction」（ANCOM-BC）（Lin & Peddada, 2020; Vompe et al.）

マイクロバイオームのアルファ多様性を解析するために、"phyloseq "パッケージを用いて微生物ファミリーレベルのシャノン多様性の経時変化を計算した。アルファ多様性解析には、1サンプルあたり1000リードに置換することなくレアファイングするという保守的な戦略を用いてデータを正規化した。この戦略は、α多様性を著しく損なうことなくサンプルサイズを最大化し、偽陽性を最小化し、不均一なライブラリーサイズを考慮し、既存のサンゴマイクロバイオーム解析（Epsteinら、2021年、Maherら、2019年、McDevitt-Irwinら、2019年、Pollockら、2018年、Sharpら、2017年、Weissら、2017年）との比較のために選択された。

ファミリーレベルのシャノン多様性の時間的傾向は、一貫したパターンが観察されるように3つの統計的アプローチを用いて評価した： (1) サンプリング月、栄養塩濃縮度、草食動物の減少、栄養塩濃縮度と草食動物の減少の交互作用を固定効果、サンゴコロニー ID をランダム効果として、「lme4」パッケージの線形混合効果モデル（LMM）を用いた（詳細は補足方法を参照）、 (2) "rstatix "パッケージの共分散分析（ANCOVA）で、サンプリング月を主効果とし、栄養塩濃縮と草食動物減少を相互作用共変量とし、TukeyHSDポストホック検定（詳細は補足方法を参照）、(3) "stats "パッケージのホルム・ボンフェローニ補正を用いた一対ウィルコクソン順位和検定（PWRST）。微生物ファミリーのシャノン多様性（豊かさと均等性を考慮）に主な分析の焦点を当てたが、観察された傾向は、観察された豊かさとフェイスの系統的多様性を含むいくつかのアルファ多様性指標でも比較された（図S4）。アルファ多様性は、主な結果と比較するために、シャノン多様性を用いてASVレベルでも評価した（図S5）。

マイクロバイオームベータ多様性解析では、ファミリーレベルでの非類似性と分散性を調べた。フィルタリングされたマイクロバイオームデータに対して、phyloseq::distance()関数を用いて重み付けUniFrac距離を計算し、"vegan "パッケージのadonis2()関数の並べ替え分散分析（PERMANOVA）を用いてサンプルの経時的非類似度を統計的に評価した。次に、PCoA順序をphyloseq::ordinate()関数を用いて計算した。分散（クラスター重心までの距離）はvegan::betadisper()関数を用いて重み付けUniFrac距離で計算した。分散の時間的傾向は、微生物のシャノン多様性と同じ3部構成の統計的アプローチを用いて統計的に評価した。さらに、LOESS (locally estimated scatterplot smoothing) 回帰と線形モデル (Cleveland & Devlin, 1988) を用いて、サンゴマイクロバイオームの経時的な各サンプルの順序付けから最初の PCoA 軸をサンプル採取日に回帰した。

サンプリング月による微生物ファミリーの存在量の差は、非正規化フィルタリングされたデータを用いて、ANCOM-BCを用いて評価した（完全な関数入力については補足方法を参照）。白化と死亡のデータ（白化したコロニーの割合と死亡したコロニーの割合の観測値）は、マイクロバイオーム解析のために既存の「phyloseq」オブジェクトに統合し、マイクロバイオーム指標（シャノン多様性とベータ分散）、栄養塩濃縮度、草食動物の減少、栄養塩濃縮度と草食動物の減少の交互作用を固定効果、サンゴコロニー ID をランダム効果として LMM を用いてマイクロバイオーム動態と回帰した（詳細は補足方法を参照）。さらに、PERMANOVA を用いて、マイクロバイオーム組成の非類似性が、観察された白化や死亡の有病率と相関するかどうかを評価した。

2.6 繰り返される熱ストレスに対するサンゴとそのマイクロバイオームの順応性、回復力、発達した抵抗性の評価
本研究では、サンゴとそのマイクロバイオームを、マイクロバイオームの動態と宿主の表現型に基づいて、繰り返しの熱ストレスに対して回復力がある、抵抗力が発達している、または順化していると同定しました（図 S6）。具体的には、最初の海洋熱波でマイクロバイオームが大きく変化し、その後の海洋熱波で一定に保たれた場合、繰り返しの熱ストレスに対して「順化」していると分類した。サンゴの白化、死滅、またはその両方が最初の熱波の間もしくはその後に増加し、その後白化が減少し、次の熱波の間もしくはその後に追加の死滅が起こらなかった場合も、サンゴは繰り返される熱ストレスに「順化」していると分類しました。マイクロバイオームが著しく変化し、その後、繰り返し熱波にさらされるたびに乱される前の状態に戻る場合は、マイクロバイオームは繰り返し熱ストレスに対して「回復的」であると分類され、最初の熱波でマイクロバイオームが乱された後、繰り返し熱波にさらされてもそれ以上のマイクロバイオームの乱れがない場合は「抵抗性が発達している」と分類された。

3 結果
3.1 調査期間中、サンゴは 2 回の記録的な熱波を経験した。
調査期間中、サンゴは、この場所で記録的な 2 回の猛暑を経験した（2019 年と 2020 年の猛暑、図 2）。2010 年初めに発生したサイクロン Oli による底生生物の大規模な攪乱のため、サンゴが定住してから経験した海洋熱波は、モオレアでは比較的穏やかだった 2016 年のエルニーニョ現象、2017 年の同程度の強さの熱波、そして 2019 年と 2020 年の 2 回の背中合わせの現象で、いずれも蓄積された熱ストレスで測定すると、2016 年と 2017 年の 2 倍以上の激しさでした（図 2a）。

3.2 繰り返された海水域の熱波によって、サンゴは異なる白化・死滅パターンを示した
A. retusa、P. lobata、Pocillopora spp.のコロニーは、本研究で捕獲した 2 回の熱波を通して、異なる白化と死亡の表現型を示しました（図 3）。平均白化レベルはサンゴ種によって異なり、A. retusa は P. lobata と Pocillopora spp.よりも有意に白化レベルが高かった（一元配置分散分析、TukeyHSD、p-adj < 2e-16）。全体として、P. lobataとPocillopora spp.は同程度の白化レベルを経験した（一元配置分散分析、TukeyHSD、p-adj = 0.42）。2019年5月の最初の熱波のピークでは、A. retusaはコロニーあたり平均44.2%の白化を示し、これはPocillopora spp.より34.3%高かった。 2019年5月のP. lobataの白化や死亡率のデータはなかった。白化はA. retusaとPocillopora sppの両方で2019年の5月の熱波の間に最も高かった。 A. retusaは2回目の海洋熱波では白化は観察されなかった。2回目の熱波の開始時、定性的なメモによると、2020年3月に白化したコロニーはわずか4つ（Pocillopora spp.が3つ、P. lobataが1つ）であった。これはその時点で生きていた全採集コロニーの約3%にすぎず、2019年5月に測定された数（2019年5月には58%の採集コロニーが何らかの白化を示した）の19倍も少ないが、これらの測定は2020年5月の暑さストレスのピーク前に行われた。

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図3
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全体として、P. lobata は 3 つの対象サンゴ種の中で最も死亡率が高く、A. retusa より 5.6%、Pocillopora spp.より 17.9%高かった（それぞれ一元配置分散分析、TukeyHSD、p-adj = 0.016、p-adj < 2e-16）。2019年の熱波の後では、A. retusaとP. lobataは同程度の死亡率であったが（一元配置分散分析、TukeyHSD、p-adj = 0.63）、Pocillopora属はA. retusaとP. lobataよりもそれぞれ平均28.6%と23.1%死亡率が低かった（一元配置分散分析、TukeyHSD、p-adj = 4e-7とp-adj = 6.2e-5）。2020年の熱波の後、P. lobataはA. retusaおよびPocillopora spp.よりもコロニーあたりの平均死亡率が高かった（P. lobata > A. retusaの死亡率34.3%、P. lobata > Pocillopora spp.の死亡率45.9% [一元配置分散分析、TukeyHSD、p-adj = 3e-7、p-adj < 2e-16、それぞれ]）。A. retusaについては、平均死亡率は最初の熱波の後、調査終了まで一定であった（一元配置分散分析、TukeyHSD、2020年8月-2019年8月 p-adj = 0.53）。P. lobataとPocillopora spp.では、平均死亡率は最初の熱波の後よりも2回目の熱波の後の方が有意に高かった（一元配置分散分析、TukeyHSD、2020年8月-2019年8月 p-adj = 1.6e-5、p-adj = .0018）。

3.3 繰り返される海洋熱波に対するサンゴの宿主による独自の応答を示すマイクロバイオーム組成の傾向
栄養塩の濃縮と草食動物の減少は、本研究では治療効果であったが、各サンゴ種のマイクロバイオーム動態に対する有意な影響は最小限であった（LMM と ANCOVA、表 S2 ～ S13、図 S8 と S9 を参照）。マイクロバイオームの動態に影響を与える主な変数は、サンプリング月とそれに関連する海洋熱波であったため、以下の分析ではこれらに焦点を当てた。これは、モオレアのサンゴでは、温度だけで、栄養塩の濃縮や消費者の圧力よりも、サンゴのマイクロバイオームの方がはるかに大きな変化を一貫して引き起こしているという、これまでの観察結果とも一致します（Maher et al.）

繰り返される熱波に対する宿主の様々な反応におけるマイクロバイオームの役割を明らかにするため、サンプリング月間を通じて、熱ストレス時のアルファ多様性とベータ多様性、有益とされる分類群と有害とされる分類群の存在量の差など、いくつかの特徴についてマイクロバイオームを分析した。その結果、2回続いた熱波に対するマイクロバイオームの動態が、宿主の種によって異なるパターンを示した。

3.3.1 アルファ多様性
マイクロバイオームのシャノン多様性は、サンゴ種ごとにサンプリング月によって有意に変化した（LMM、 p < .05、表 S2～S7）。Acropora retusaのマイクロバイオームシャノン多様性は、1回目の海洋熱波（PWRST；2018年11月：2019年3月 p = 0.00016）の間に有意に増加し、その後横ばいとなり、2回目の海洋熱波（PWRST；2019年3月：2020年8月 p = 1.0、図4c）の間は一定であった。全体として、A. retusaマイクロバイオームのアルファ多様性パターンは、2019年の熱波の間にコミュニティの変化を示し、その後2020年の熱波の間とその後に安定を示し、これは順化と一致する（図4；図S6）。

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図4
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Porites lobataマイクロバイオームのシャノン多様性は、2019年の熱波の前と最中に有意な変化はなかった（PWRST、2018年11月：2019年3月 p = 0.17）。平均シャノン多様性は、2018年7月の時点と2020年熱波の開始前に比べて有意に増加した（PWRST；2018年7月：2019年11月 p = .0041、図4c）。したがって、P. lobataマイクロバイオームのα多様性パターンは、2つの海洋熱波に依存しない群集変化を示した（図4）。

Pocillopora spp.のマイクロバイオーム・シャノン多様性は、2019年の熱波の後に有意に増加したが（PWRST；2018年7月：2019年8月 p = 8.5×10-5）、その後、2020年の熱波にもかかわらず、撹乱前と有意差のないレベルに戻った（PWRST；2018年7月：2020年8月 p = 0.66、図4c）。まとめると、ポシロポラ属微生物群のα多様性パターンは、2019年の熱波の後に群集の変化を示し、その後、熱波前の初期の群集状態に回復する傾向を示し、これはレジリエンスと一致する。ポシロポラ属マイクロバイオームのα多様性は、2020年の熱波にもかかわらず、2019年の熱波前の初期群集状態に達するまで回復し続け、これは抵抗性と一致する。

3.3.2 分類学的組成とβ多様性
マイクロバイオームα多様性のパターンと同様に、マイクロバイオーム群集組成とβ多様性のパターンも、繰り返される熱ストレスに反応して宿主種特異的な変化を示した（図5と図6）。

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図5
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図6
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Acropora retusa、P. lobata、Pocillopora spp.のマイクロバイオームはサンプリング月によって有意に異なっていた（PERMANOVA；A. retusa： R2 = 0.11, p = 0.001; P. lobata: R2 = 0.11, p = 0.001; Pocillopora spp： R2 = .14, p = .001, 図6a,c)。重みをつけたセントロイドまでのUniFrac距離として測定したベータ分散も、A. retusaとPocillopora spp.ではサンプリング月によって有意な差が見られたが、P. lobataでは見られなかった（q < 0.05, LMMs, ANCOVA with TukeyHSD, Figure 6b,c）。

A.retusaとPocillopora spp.では、マイクロバイオームのベータ分散はサンプリング月によって有意に変化したが、P. lobataでは変化しなかった（LMM, q < 0.05, 表S7-S12; 図6b）。A. retusaでは、2019年の熱波の間とその後に分散が増加し（PWRST；2018年11月：2019年3月 p = 9.1 × 10-12）、その後、2020年の海洋熱波にもかかわらず着実に減少した（PWRST；2019年3月：2020年8月 p = 0.00044）。P. lobataでは、日付による分散の有意な変化は見られなかった（PWRST；ホルム・ボンフェローニ補正によるすべての比較 p > 0.70）。しかし、P. lobataにおけるマイクロバイオームサンプルクラスターのセントロイドの位置は、2019年の海洋熱波の前に移動し始めた（図6b,c）。ポキロポラ属のマイクロバイオームの分散は、2019年の熱波の間と後に有意に増加した（PWRST；2018年11月： 2019年3月p＜2×10-16、2019年3月：2019年8月p＝0.000013）、その後、2020年の海洋熱波にもかかわらず、ほぼ撹乱前のレベルまで減少した。

全体として、A. retusaマイクロバイオームのβ多様性のパターンは、2019年の熱波の間に群集の変化を示し、その後、2020年の熱波の間とその後に初期の群集状態に回復する傾向を示したが、これは順化とある程度発達した抵抗性と一致する。ポシロポラ属微生物群のβ多様性のパターンは、2019年の熱波後に群集の変化を示し、熱波前の初期群集状態に回復する傾向を示したが、これは回復力と一致する。ポシロポラ属マイクロバイオーム群集組成は、2020年の熱波にもかかわらず、2019年の熱波前の初期群集状態へと回復し続け、これは抵抗性と一致した。P. lobataマイクロバイオームのβ多様性のパターンは、2回の海洋熱波に依存しない群集の変化を示し、サンプリング月によるβ分散の変化は見られなかった。

さらに、マイクロバイオーム指標（シャノン多様性とベータ分散）は、温度指標（月平均気温と月平均蓄積熱ストレス）と相関していた（表S22）。A.retusaとPocillopora属では、マイクロバイオームメトリクスは、2019年の熱波の前と期間中、有意に（ピアソン相関、p < .05）、温度と直接相関した。しかし、これらの関係は2019年の熱波の後には解消し、これらの種における熱ストレスへの順化と抵抗性の発達をそれぞれ支持した（表S22）。

3.4 有益微生物と有害微生物の存在量の違いから、繰り返される熱波中のA. retusaの死亡率が明らかになった。
宿主の表現型に影響を与えることが知られている微生物群の変化を追跡するため、ANCOM-BC でサンプリング月ごとの存在量の差分分析を行い、有意に存在量の差のあった微生物群（q < 0.05）を、これらの微生物群に含まれる分類群の文献報告に基づいて、熱ストレス時のサンゴ宿主との推定関係（有益、有害、不明/ 共生）に割り当てました（図 S12）。以下では、「有益な分類群」と「有害な分類群」という用語は、それぞれ有益なサンゴ共生生物または有害なサンゴ共生生物の代表が知られている微生物ファミリーを指します（図 S12）。サンプリング月と海水温の上昇によって、微生物群に差が見られたのは、アルファ多様性解析とベータ多様性解析で観察されたサンゴの種によるパターンと同様でした（図 7；図 S12）。A.retusa、P.lobata、Pocillopora spp.では、それぞれ 20、10、22 ファミリーがサンプリング月によって豊富度が異なっていた（図 S12）。3つのファミリーは、高度な分類学的未解決とそれに対応する機能情報の欠如のため、サンプリング月による存在量の差分析から除外された（NA_Alphaproteobacteria、NA_Proteobacteria、NA_Bacteria）。

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図7
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熱ストレスに対するホロビオントの反応における微生物群の差分存在量と推定される役割の全体的なパターンを比較するため、サンゴの宿主と推定される関係が類似している分類群を時系列でプールしました（図 7）。これらのデータを用いて、有益な分類群と有害な分類群の平均相対存在量の比を算出し、コロニーあたりの平均死亡率とともに経時的にプロットしました。比は平均相対存在量を正規化するために対数変換した。この比率はマイクロバイオームの熱ストレス耐性異常の代用であり、比率が高いほど健康的なマイクロバイオームであることを示す（図7）。サンゴ宿主との関係が不明な微生物群や通性微生物群の熱ストレスのパターンについては、図 S12 を参照。

A. retusa では、有益な分類群と有害な分類群の比率は 2019 年の熱波で減少し、2020 年の熱波にもかかわらず研究終了まで比較的一定であった（図 7a）。これらの比率の対数は、コロニーあたりのA. retusaの平均死亡率と有意かつ負の相関を示し（ピアソン相関、p = 0.031、r = -.85）、有益微生物分類群と有害微生物分類群の比率が高いほど、繰り返される海洋熱波における死亡率が低くなることが示唆された。

P. lobataでは、有益な分類群と有害な分類群の比の対数は、2019年の熱波の開始前にゼロ以下に減少し、平均して有益な分類群よりも有害な分類群の相対存在量が高いことを示した（図7b）。この変化に伴って死亡率が増加した（図7b）。その後、有益分類群と有害分類群の比の対数と死亡率との間に有意な関係は見られなかった（ピアソン相関、p = 0.36）。P. lobataのマイクロバイオームでは、死亡率は減少し、その後増加したが、有益な分類群は徐々に回復した（図7b）。

Pocillopora spp.では、有益分類群と有害分類群の比率は2019年の熱波の間とその後に減少し、その後、2020年の熱波にもかかわらず、研究終了まで回復傾向にあった（図7c）。コロニーあたりの平均死亡率は、2019 年 8 月から増加するまで低いままであり、興味深いことに、この相関は統計的に有意ではなかったが（ピアソン相関、p = 0.20）、有益な分類群の相対存在量の増加を伴っていた（図 7c）。

3 種類のサンゴすべてで、有益な微生物分類群と有害な微生物分類群の比率のパターンに影響を与えたのは、主にエンドゾイコモナダ科の相対的な存在量でした。

3.5 サンゴのマイクロバイオームの動態は、繰り返された海洋熱波による宿主の白化や死亡率の違いを説明するのに役立つ。
回帰分析の結果、種ごとのマイクロバイオームの動態と、熱ストレスによる宿主の表現型の間に有意な関係があることが明らかになった。有意なパターンは主にA. retusaで観察された（図8a）。A. retusaでは、白化したコロニーの割合と死滅したコロニーの割合が、シャノン多様性の増加に伴って有意に増加した（白化の観察：LMM、p = 0.0058、表S13；死滅の観察：LMM、p = 0.021）： LMM、p = 0.021、表S14）、ベータ分散が増加した（図8a；観察された白化：LMM、p = 0.00082、表S17；死亡率：LMM、p = 0.026）：死亡率：LMM、p = 0.026、表S18）。死亡率を示したA. retusaのコロニーは、そうでないコロニーとはマイクロバイオームも有意に異なっていた（PERMANOVA, R2 = 0.041, p = 0.009; PERMANOVA, R2 = 0.034, p = 0.007）。

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図8
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微生物相の動態と宿主の表現型との間には、他の 2 つの対象サンゴ種でも有意な相関が観察されたが、時間や海洋熱波による有意な相関は観察されなかった（図 8b,c）。P. lobata のコロニーでは、死滅したコロニーと死滅しなかったコロニーで、マイクロバイオームが有意に異なった（PERMANOVA、R2 = 0.028、p = 0.003）。2020年の熱波の後でのみ、死亡を示したコロニーから得られたPocillopora属のマイクロバイオームは、死亡を示さなかったコロニーから得られたマイクロバイオームよりも有意に低いベータ分散を示した（PWRST、p = 1e-8）。

4 結論
海洋熱波のようなサンゴ礁に影響を及ぼす擾乱は、気候変動によってその頻度と深刻度が増す可能性が高い（Oliver et al.、2021 年）。サンゴの耐熱性を予測し、サンゴの種の減少を遅らせることは、サンゴ保全の大きな目標です（Hackerott et al., 2021; National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, 2018）。この大規模な時系列実験では、200 の実験対象サンゴコロニーを 2019 年と 2020 年に繰り返された厳しい海洋熱波に自然にさらすことで、サンゴのマイクロバイオームが自然に順応し、回復力を持ち、熱ストレスに対する抵抗力を発達させ、その結果、生態学的記憶（Hackerott 他、2021 年、Hughes 他、2019 年、Ogle 他、2015 年、 Peterson、2002 年、Zhong-Yu & Hai、2011 年）と同様に、サンゴの宿主を将来の擾乱に備えさせるという仮説を調査することができました。微生物相の動態（多様性、変異、機能的に重要な分類群の存在量の差）は、特にレツーサでは、繰り返しの厳しい熱ストレスが発生した際の宿主の健康状態や生存率の差と強く関連していることから、微生物相がサンゴの生態系記憶の構成要素である可能性があることが分かりました。ここで重要なことは、マイクロバイオームの生態的記憶に関する研究はまだ始まったばかりであり、このような記憶がどのように機能するのかを理解するにはまだ大きなギャップがあるということである。具体的には、A. retusaにおいてマイクロバイオームの馴化が観察され、これは生態学的記憶と一致するプロセスであり、マイクロバイオームの指標は宿主の白化および死亡率と有意に相関していた。また、A. retusaの宿主は繰り返される熱ストレスにも順応し、その平均コロニー死亡率は経時的に変化した。このような宿主の反応もまた、生態学的記憶と一致している。したがってA. retusaでは、宿主の成功とマイクロバイオームの生態的記憶との間に関連性が見られた。また、P. lobataでは海洋熱波とは無関係にマイクロバイオームが変化することが観察され、これらのサンゴは全体的に、また2019年の熱波の前に最も死亡率が高かったことから、2019年の熱波の前にすでに異なる微生物プロセス（病気など）が進行していたが、熱波によって悪化した可能性があることが示唆された。最後に、1回目の熱波ではポキロポラ属のマイクロバイオーム回復力が観察され、その後、2回目の熱波ではマイクロバイオーム抵抗性が観察された。最初の熱波の後、熱ストレスに対するマイクロバイオーム抵抗性が発達したことは、生態学的記憶と一致する。ポシロポラ属のマイクロバイオームが 2019 年の熱波の後に撹乱前の有益な共生生物優位の状態に素早く回復し、 2020 年の熱波にもかかわらずマイクロバイオームの回復が続いていることは、これらのサンゴで観察された死亡率と白化レベルが低いことを説明する一助になるかもしれない。興味深いことに、2020 年の熱波の後、Pocillopora spp.では死亡率が上昇し、分散度の低下と逆相関がみられた。しかし、この関係は 2019 年の熱波の前後には観察されず、これらの時点ではマイクロバイオームの動態に関係なく、最大で 1 つのコロニーだけが死亡を示した。

重要なことは、われわれの宿主研究種では、群集の順化や発達した抵抗性など、繰り返される熱波に対して異なるマイクロバイオーム応答が観察されたが、最近のいくつかの研究では、Montipora capitata、Porites compressa、Pocillopora acuta、Porites cylindricaでは、慢性的な熱波に対するマイクロバイオーム応答がないことが報告されている（Núñez-Ponsら、2023；Zhuら、2023）。これらの知見は、慢性的な熱波に対するマイクロバイオームの応答を考える上で、宿主種の重要性を強調している。

4.1 ミクロバイオームの分散はA. retusaの白化および死亡率の変動と相関する
分散、すなわちマイクロバイオーム間のばらつきの増加は、撹乱後のコロニーの健康結果と相関する重要な表現型であった（図8）。A.retusaでは、マイクロバイオームベータ分散の増加は、宿主の白化および死亡率の上昇と有意に関連していた。これらのパターンは、サンゴのマイクロバイオーム攪乱や、多くの動物のマイクロバイオームや生態系全体で観察される現象であるアンナ・カレーニナの原理（AKP）と一致している（Rocca et al.、2019；Zaneveld et al.、2017）。この原理は、レオ・トルストイの同名の小説の冒頭の一節に基づくもので、健康な状態のマイクロバイオームと比較して、dysbiotic microbiomesでは分類学的組成の個体間変動が大きくなる（すなわち、ベータ分散が増大する）ことを観察している。この理論では、ストレス要因によって宿主とマイクロバイオームの相互作用が不安定になり、その結果、コミュニティ組成が確率的に変化し、様々な日和見病原体の存在量が増加したり、有益なマイクロバイオームの機能が失われたりすると仮定しています（Zaneveld et al.）サンゴのマイクロバイオームは、熱ストレスやその他の攪乱時に AKP ダイナミクスを示すことが多い（Ahmed et al., 2019; McDevitt-Irwin et al., 2017; Rosado et al., 2019; Rosales et al.）本研究の観察結果は、2019年の熱波の間、これらのA. retusaにおけるAKP動態を支持している。AKPは、一貫性のある、方向性のあるマイクロバイオームのシフト、およびベータ分散の減少という概念を補完する仮説であることに注意することが重要である。攪乱やストレス（病気の発生など）の中には、このようなパターンに従うものがあり、その例として、サンゴ礁の「グレーパッチ病」（Sweet et al., 2019）、ツチノコの腸内細菌叢に対する放射線の影響（Lavrinienko et al., 2020）、ヒトにおけるクロストリジウム・ディフィシル感染（Chang et al., 2008）などがある。

4.2 宿主とマイクロバイオームのパターンに影響を及ぼす可能性のあるその他の要因
サンゴの宿主の遺伝子型の背景（Rosales et al., 2019; Williams et al., 2022）、底生生物群集の動態、シンビオジナ科の系統と組成の変動（Howe-Kerr et al、 2023; Jones & Berkelmans, 2010; Kriefall et al., 2022; LaJeunesse et al., 2018）、ビロームの動態（Howe-Kerr et al., 2023; Levin et al., 2017; Messyasz et al., 2020; Vega Thurber et al., 2017）、および細菌株レベルの機能変動がある。例えば、モオレアのポシロポラ属では、提案されている相互扶養者であるEndozoicomonadaceaeの複数の菌株が観察されており、このファミリーの菌株レベルの違いが攪乱時のマイクロバイオームの軌道に影響を及ぼす可能性がある（Hochart et al.） A.retusaとPocillopora属では、熱ストレスに応答するαとβの多様性のパターンは、α多様性、β非類似性、β分散の上昇がEndozoicomonadaceaeの相対存在量の減少と関連しているという点で、Endozoicomonadaceaeの相対存在量を直接反映しており、これは以前に観察されたパターンである（Maherら、2020；Neaveら、2016；Zieglerら、2019）。群集組成の評価には有用であるが、アンプリコン調査では菌株レベルの分類学的な調査はほとんどできず、群集組成や宿主の健康に対する観察された影響を媒介する可能性のある菌株レベルの微生物機能の変動に関する情報はほとんど得られない。オミックス手法の追加や、サンゴの宿主とそのマイクロバイオームの培養・酵素学的分析などの機能的手法によって、繰り返し熱ストレスを受けた際に観察されるマイクロバイオーム組成の個体間差に対処できる。

優占細菌分類群とともに、渦鞭毛藻共生細菌のプロファイルが変化すると、熱ストレスに対するコロニーの応答が変化することがよく知られている（Howe-Kerr et al., 2023; Jones & Berkelmans, 2010; Kriefall et al.） Mo'orean Acropora hyacinthusのコロニーでは、岩礁帯が共生生物群集とホロビオント群集を構造化しており（Kriefallら、2022；Leinbachら、2023）、このことが我々の前浜における宿主の耐熱性に影響を与えている可能性がある。最後に、遺伝子型レベルであっても宿主の遺伝的背景は、熱ストレスに対するコロニーの生理的反応のばらつきだけでなく、独自のマイクロバイオームパターンをもたらす可能性がある（Rosalesら、2019；Williamsら、2022）。これらすべての側面が、本実験におけるマイクロバイオームの変動的な軌跡の一部に寄与していると考えられるが、本実験結果から明らかなように、マイクロバイオームの特徴は、繰り返される熱ストレスに対するコロニーの応答の結果と相関しており、白化や死亡につながるメカニズムに関与している可能性がある。

4.3 宿主の健康状態を変化させる生物的・非生物的追加要因の役割
さらに、サンゴの種によって異なるが、栄養塩の濃縮や草食動物の減少がサンゴの宿主とその微生物群に大きな影響を与えた。例えば、サンプリング月による栄養塩の濃縮は、マイクロバイオームのアルファ多様性を増加させ、草食性の減少だけで、ポシロポラ属のベータ分散に有意に、しかし非線形に影響を与えた（表 S2～S21、図 S8、S9）。これらの小さな影響もまた、変化する海洋におけるサンゴ礁の軌道にとって重要である可能性があり、沿岸域のコミュニティが最も直接的に影響を与えることができる要因である（Donovan et al.、2021）。さらに、底生生態系の動態データ、栄養塩類濃縮の回復データ、水柱の有機栄養塩類や無機栄養塩類などの生物学的要因をマイクロバイオームの結果と統合することで、連続する熱波に対するサンゴの反応に見られる変化のパターンがさらに解明されるかもしれません。

5 結論
海洋の熱波に起因する強サボテンサンゴの死滅は今後も続くと考えられ、人為的な海洋攪乱を減らすことがサンゴ保全の優先課題であることに変わりはありません。人為的な海洋攪乱を減らすことがサンゴ保全の優先課題であることに変わりはありません。私たちの観察によると、サンゴのホロビオント（共生生物）の中には、過酷な攪乱の後でも、その攪乱の最中でも、サンゴが急速に変化し、回復するものがあります。実際、科学者たちは最近、グレートバリアリーフのような大陸のサンゴ礁だけでなく、遠隔地にあるモオレアのサンゴ礁のような大規模な攪乱の後に、壊滅的な損失と予想外の回復の両方を繰り返し観察しています（Adjeroud et al. この研究は、マイクロバイオームの順応性、回復力、抵抗力が、繰り返される海洋熱波に対するサンゴの適応能力の付加的な層であるかもしれないという仮説を支持するものであり、一部のサンゴのマイクロバイオームは、繰り返しのストレスに順応し、抵抗力を発達させることで、過去の攪乱の生態学的記憶に貢献している可能性を示すものである。重要なことは、繰り返される擾乱の間、マイクロバイオームの反応が宿主の表現型と有意に相関することを示し、サンゴの生態学的記憶におけるマイクロバイオームの役割を裏付けていることである。この研究は、現在進行中の世界的なサンゴ礁の危機における微生物の重要性を、これまで以上に深く主張している。

著者の貢献
アレックス・D・フォンペ概念化、データキュレーション、形式分析、調査、方法論、ソフトウェア、検証、可視化、執筆（原案）、執筆（校閲・編集）。Hannah E. Epstein：調査、方法論、ソフトウェア、監修、執筆-校閲・編集。ケリー・E・スピアーデータキュレーション、形式的分析、調査、方法論、ソフトウエア、検証、視覚化、執筆-校閲・編集。エミリー・R・シュメルツァー調査、方法論、執筆-レビューおよび編集。Thomas C. Adam: 概念化、データ管理、資金獲得、調査、方法論、プロジェクト管理、監督、執筆-レビューと編集。デロン・E・バークパイル概念化、データキュレーション、資金獲得、調査、方法論、プロジェクト管理、監督、執筆-レビューと編集。Thomas J. Sharpton：方法論、リソース、監督、執筆-校閲・編集。レベッカ・ベガ・サーバー概念化；資金獲得；調査；方法論；プロジェクト管理；資源；監督；執筆-原案；執筆-校閲・編集。

謝辞
この原稿は、米国国立科学財団（NSF）のモーレア珊瑚礁長期生態学調査サイト（NSF Award OCE 1637396）で収集されたデータを使用している。MCR LTER サイトへの追加的な財政支援は、ゴードン・アンド・ベティ・ムーア財団（Gordon and Betty Moore Foundation）からの寛大な寄付によって行われた。調査はフランス領ポリネシア政府（Délégation à la Recherche）およびフランス領ポリネシア高等行政府（DTRT）（Protocole d'Accueil 2005-2021）の許可を得て実施した。著者らは、Deron E. Burkepile、Rebecca Vega Thurber、Thomas C. Adamに授与されたNSF賞OCE 2023424およびOCE 2023701、ならびにHannah E. Epsteinに授与されたNSF PRFB賞（#2006244）に感謝する。アドリアナ・メシャシュ、J・グレース・クリンゲス、アドリアン・コレア、アンドリュー・サーバー、ローワン・マクラクラン、カリア・ビストラス、サヴァナ・ライドホルト、マッケンジー・カワハラ、ライラ・ベルッチ、ノエ・カスタニェダ、ヌリー・モリーナ、ジュリアナ・レンジ、アリー・アルピン、アダム・グッドマン、サラ・シーブルック、アンドリュー・シャンツには、フィールドや研究室での貴重な協力に感謝する。マイクロバイオーム解析の指導をしてくれたDenise SilvaとMichael Sielerに感謝する。James Leichter、Keith Seydel、Chris Gotschalk、Andrew Brooks、そして底部に取り付けたサーミスタの設置・管理をしてくれたMCRの技術者全員に感謝する。Aeata Richerd、Maheata White Davies、Valentine Brotherson、Jacques Sing、Tony Sing、Irma Singに感謝する。次世代シーケンサーを提供してくれたオレゴン州立大学定量生命科学センターに感謝する。

利益相反声明
著者らは利益相反がないことを宣言する。

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