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分子生態学は、生態学のサブ分野であり、分子遺伝学的手法を生態学的問題（例えば、個体群構造、系統地理学、保全、種分化、交雑、生物多様性）に適用することに関心があります。これは、テオドシウス・ドブジャンスキー、EB フォード、ゴッドフリー M. ヒューイットらが開拓した「生態遺伝学」の分野とほぼ同義です。[ 1 ]分子生態学は、個体群遺伝学および保全遺伝学の分野に関連しています。
遺伝子流動や集団間の交雑を調べるためにマイクロサテライトを用いる方法がよく用いられる。分子生態学の発展は、数千もの異なる遺伝子の発現を同時に解析できるDNAマイクロアレイの利用とも密接に関連している。定量PCRは、環境条件の変化や、異なる環境に適応した個体の反応の違いによる遺伝子発現の解析にも用いられる。
分子生態学は、生物地理学、ゲノミクス、保全遺伝学、行動生態学に関連する生態学的疑問に答えるために分子遺伝学的データを使用します。研究は主にDNA配列に基づくデータを使用します。このアプローチは長年にわたって改良され、研究者は少量の開始DNAから数千の遺伝子を配列決定できるようになりました。対立遺伝子のサイズは、研究者が個体と集団を比較できるもう1つの方法であり、集団内の遺伝的多様性と集団間の遺伝的類似性を定量化することができます。[ 2 ]
分子生態学的手法は、細菌の多様性に関する現場レベルの問題を研究するために用いられる。多くの微生物は、実験室で培養株として容易に入手できないため、同定や特性解析が困難である。また、この手法は、遺伝物質の迅速な増幅を可能にするPCR技術の開発にも起因している。
環境サンプルから汎用プライマーまたはグループ特異的プライマーを使用してDNAを増幅すると、遺伝物質が混ざり合うため、シーケンスと識別の前に選別する必要があります。これを実現する古典的な手法はクローニングであり、増幅されたDNA断片を細菌プラスミドに組み込むことを含みます。温度勾配ゲル電気泳動などの技術により、より迅速な結果が得られます。最近では、 454やIlluminaプラットフォームなどの比較的低コストの次世代DNAシーケンス技術の出現により、従来の技術では不可能だったpH [ 3 ]などの大陸規模の環境勾配に関する細菌生態学の調査が可能になりました。
現場での菌類の多様性の調査も、次世代DNAシーケンシング技術の恩恵を受けている。ハイスループットシーケンシング技術の使用は、2009年に現場での使用に関する最初の論文が発表されて以来、菌類生態学コミュニティで広く採用されている。 [ 4 ]細菌の多様性の調査と同様に、これらの技術により、系統地理学[ 5 ]、森林土壌の菌類の多様性[ 6 ] 、土壌層における菌類群集の層状化[ 7 ] 、分解中の植物残渣上の菌類の遷移[ 8 ]など、菌類生態学における基本的な問題の高解像度研究が可能になった。
次世代シーケンシング手法を活用した真菌生態学研究の大部分は、DNAの保存領域（すなわちマーカー遺伝子）のPCR増幅産物のシーケンシングによって、対象となる真菌群集における分類群の分布を特定し記述することであるが、より最近の研究では、機能遺伝子増幅産物のシーケンシングに焦点が当てられている[ 4 ]（例：Baldrian et al. 2012 [ 7 ]）。真菌群集の分類構造を記述するための選択的な遺伝子座は、伝統的にリボソームRNA遺伝子の内部転写スペーサー（ITS）領域である[ 9 ]。これは、属または種の分類レベルまで真菌を識別するのに有用であること[ 10 ]、および公共の配列データベースで高い割合を占めていることによる。[ 9 ]広く使用されている 2 番目の遺伝子座 (例: Amend et al. 2010、[ 5 ] Weber et al. 2013 [ 11 ] ) である28S リボソーム RNA遺伝子の D1-D3 領域は、ITS のような低い分類レベルの分類はできないかもしれないが、[ 12 ] [ 13 ]配列アライメントと系統発生学において優れた性能を示す。[ 5 ] [ 14 ]また、D1-D3 領域は、Illuminaシーケンス技術によるシーケンスに適した候補である可能性がある。[ 15 ] Porras-Alfaro et al. [ 13 ]は、ITS または D1-D3 領域配列の分類精度は、比較に使用されるデータベースの配列構成と品質に大きく依存しており、公共データベースにおける低品質の配列と配列の誤同定が大きな懸念事項であることを示した。[ 16 ] [ 17 ]菌類全体にわたって幅広く網羅され、分類学の専門家によってキュレーションされた配列データベースの構築は、重要な次のステップである。[ 14 ] [ 18 ]
次世代シーケンシング技術は大量のデータを生成し、真菌マーカー遺伝子データの解析は活発な研究分野である。[ 4 ] [ 19 ]主な懸念事項は、配列類似性による操作的分類単位への配列のクラスタリング方法と、配列データの品質管理の2つである。[ 4 ] [ 19 ]現在、クラスタリングの推奨方法については合意が得られておらず、[ 19 ]クラスタリングと配列処理方法は、特に可変長ITS領域の場合、結果に大きな影響を与える可能性がある。[ 4 ] [ 19 ]さらに、真菌種によってITS領域の種内配列類似性が異なる。[ 20 ]最近の研究では、公開配列データベースの十分に注釈された配列によってサポートされる、分類群ごとに配列類似性の閾値を変更できる柔軟なクラスタリングプロトコルの開発に注力している。[ 18 ]
近年、分子データと解析は、動物の行動を生態や進化史との関連で研究する行動生態学の従来のアプローチを補完する役割を果たしてきた。分子データによって科学者がより深く理解できるようになった行動の一つに、配偶者外受精（EPF）、別名配偶者外交尾（EPC）がある。これは、一夫一妻制のような社会的絆の外で行われる交尾行動であり、観察が難しい。分子データは、EPFの発生頻度や、EPFに参加する個体を理解する上で重要な役割を果たしてきた。
ほとんどの鳥類は社会的に一夫一妻制ですが、分子データによると、遺伝的に一夫一妻制である種は25%未満であることが明らかになっています。[ 21 ] EPFは、特に雄の個体にとって問題を複雑にします。なぜなら、自分の子ではない子の世話をするのは理にかなっていないからです。研究によると、雄は父性の変化に応じて子育てを調整することがわかっています。[ 22 ] [ 23 ]他の研究では、社会的に一夫一妻制の種では、社会的絆が必ずしも繁殖の成功につながるわけではないため、一部の個体は繁殖の成功のために別の戦略を採用することが示されています。[ 24 ] [ 25 ]
一部の種における EPF は、優れた遺伝子の仮説によって推進されているようです。[ 26 ] : 295アカモズ ( Lanius collurio ) では、非配偶者のオスは配偶者内のオスよりも有意に長い跗節を持ち、非配偶者の子孫はすべてオスであったため、メスは「魅力的な」オスと交尾すると卵をオスに偏らせるという予測を裏付けています。[ 27 ]イエミソサザイ ( Troglodytes aedon)では、非配偶者の子孫も配偶者内の子孫と比較してオスに偏っていることがわかりました。[ 28 ]
分子生態学がなければ、EPF（環境タンパク質融合）に参加する個体や、EPFから生じる子孫を特定することは不可能だろう。
距離による隔離（IBD）は、生殖隔離と同様に、移動を制限し遺伝子流動を低下させる物理的な障壁が個体群に及ぼす影響です。個体群間の距離が短いほど、個体が分散して交配する可能性が高くなり、遺伝子流動が増加します。[ 29 ]分子データ、特に個体群間の対立遺伝子頻度と地理的距離の関係は、性別による分散の偏り、種分化、景観遺伝学などの概念を説明するのに役立ちます。
マンテル検定は、遺伝的距離と地理的距離を比較する評価であり、比較が互いに独立していると仮定しないため、最も適切です。[ 2 ]： 135 IBDの相関関係を見つける可能性に影響を与える主な要因は、サンプルサイズ、代謝、分類群の3つです。[ 30 ] 例えば、メタ分析に基づくと、外温動物は内温動物よりもIBDが大きい傾向があります。
メタ個体群理論では、メタ個体群は空間的に異なる個体群から成り、それらの個体群は何らかのレベルで相互作用し、絶滅と再定着のサイクル（すなわち分散による）を繰り返すとされています。[ 31 ]最も一般的なメタ個体群モデルは絶滅-再定着モデルで、空間的に異なる個体群が個体群サイズに確率的な変化を起こし、個体群レベルで絶滅に至る可能性があるシステムを説明します。絶滅が起こると、他の個体群から分散した個体が移住してきて、その場所の個体群を「救済」します。他のメタ個体群モデルには、ソース-シンクモデル（島-本土モデル）があり、1つ（または複数）の大きな中心個体群が、個体群増加率が1未満で、主要個体群からの流入がなければ存続できない小さな衛星個体群に分散します。
メタ個体群構造と繰り返される絶滅と再定着は、個体群の遺伝的構造に大きな影響を与える可能性がある。少数の分散個体による再定着は個体群のボトルネックを引き起こし、有効個体群サイズ（Ne）を減少させ、遺伝的浮動を加速させ、遺伝的多様性を減少させる。しかし、メタ個体群内の個体群間の分散は、長期的にはこれらのプロセスを逆転または停止させることができる。したがって、個々の亜個体群が健全な状態を維持するためには、個体群サイズが大きいか、他の亜個体群との分散率が比較的高い必要がある。分子生態学は、テストを用いて個体群間の分散率を決定することに重点を置いており、分子時計を用いて過去のボトルネックがいつ発生したかを特定することができる。生息地が断片化されるにつれて、個体群間の分散はますます稀になる。したがって、歴史的にメタ個体群構造によって維持されてきた亜個体群は、減少に転じる可能性がある。ミトコンドリアマーカーや核マーカーを用いて分散を監視し、集団のFst値や対立遺伝子の多様性と組み合わせることで、集団が現在どれだけうまく機能しているか、そして将来どのように機能するかについての洞察を得ることができる。
分子時計仮説は、DNA配列はほぼ同じ速度で進化し、そのため2つの配列の相違を利用して、それらがいつ分岐したかを知ることができると述べています。分子時計を使用する最初のステップは、研究対象の2つの系統が分岐したおおよその時間に基づいて較正することです。分子時計の較正に通常使用されるソースは、化石または過去の既知の地質学的イベントです。時計を較正した後、次のステップは、配列が分岐してからの推定時間を配列の分岐量で割ることによって分岐時間を計算することです。結果として得られる数値は、分子進化が起こっている推定速度です。最も広く引用されている分子時計は、100万年ごとに約2パーセントの配列分岐を示す「普遍的な」mtDNA時計です。[ 32 ]普遍的な時計と呼ばれていますが、DNA領域内で進化速度が異なることを考慮すると、この「普遍的な」時計の考え方は不可能です。分子時計を使用するもう 1 つの欠点は、理想的には分子データ以外の独立したデータソースから較正する必要があることです。これは、化石化/保存されにくい分類群にとって問題となり、分子時計を較正することがほぼ不可能になります。これらの不便さにもかかわらず、分子時計仮説は今日でも使用されています。分子時計は、最大 6500 万年前の出来事の年代測定に成功しています。[ 33 ]
配偶者選択の概念は、生物が配偶者を選ぶ方法を主に2つの方法に基づいて説明するものです。それは、優れた遺伝子仮説と遺伝的適合性です。優れた遺伝子仮説（セクシーな息子仮説とも呼ばれる）は、メスは適応度と遺伝的生存能力が高い子孫を生み出すオスを選ぶだろうと示唆しています。したがって、「より魅力的な」配偶者は、交配相手として選ばれ、遺伝子を次世代に伝える可能性が高くなります。多夫制を示す種では、雌は最も適した雄を探し、卵子を受精させるのに最適な精子が見つかるまで交配を繰り返します。[ 34 ]遺伝的適合性とは、配偶者が遺伝子型の適合性に基づいてパートナーを選択することです。選択を行う配偶者は、適切なパートナーを選択するために、自分の遺伝子型と潜在的な配偶者の遺伝子型を知っている必要があります。[ 35 ]ほとんどの場合、遺伝的適合性は、複雑な遺伝的相互作用のため、哺乳類の主要組織適合性複合体などの特定の形質に限定されます。この行動は、人間にも見られる可能性があります。体臭に基づく男性の女性の選択を調べた研究では、体臭の匂いはMHCの影響を受け、それが人間の集団における配偶者選択に影響を与えるという結論が出ました。[ 36 ]
性別による分散の偏り、つまり一方の性が他方の性よりも頻繁に集団間を分散する傾向は、研究者によって研究されている一般的な行動です。性別による分散の偏りを説明するために、現在 3 つの主要な仮説が存在します。[ 37 ]資源競争仮説は、より帰巣的な性（出生地にとどまる可能性が高い性）は、出生地の資源に精通しているだけで繁殖時に利益を得ると推測しています。[ 38 ]性別による分散の 2 番目の提案は、局所的な配偶者競争仮説であり、個体は出生地から遠く離れるほど、親族との配偶者競争に遭遇しにくくなるという考えを導入しています。[ 39 ]そして、近親交配回避仮説は、個体は近親交配を減らすために分散すると示唆しています。
これらの仮説を研究することは、個体とその所在を個体群内および個体群間で追跡することがほぼ不可能であるため、骨の折れる作業となる可能性があります。この時間のかかる方法に対処するため、科学者は性別による分散の偏りを研究するために、いくつかの分子生態学的手法を採用しました。1つの方法は、個体群間の核マーカーとミトコンドリアマーカーの違いを比較することです。分化レベルが高いマーカーは、より帰巣的な性別を示します。つまり、性別が生まれた場所に長く留まるほど、そのマーカーに関する遺伝子流動の欠如により、そのマーカーはより固有のIDを持つようになります。[ 40 ]研究者はまた、個体群内のオス同士およびメス同士のペアの関連性を定量化して、どちらの性別が分散しやすいかを理解することができます。一方の性別で一貫して値が低いペアは、分散する性別を示します。これは、分散する性別では遺伝子流動が多く、同じ個体群内の同性の個体よりもマーカーの類似性が低いため、関連性の値が低くなるためです。[ 41 ] FST値は、性別ごとにFST値を計算することで、分散行動を理解するためにも使用されます。分散する性別ほどFST値が低く、これは亜集団と全集団間の近親交配のレベルを示します。さらに、割り当てテストを使用して、特定の性別の個体が他の集団に分散する数を定量化できます。分子レベルで性別による分散の偏りを定量化するより数学的なアプローチは、空間自己相関の使用です。[ 42 ]この相関は、地理的距離と空間的距離の関係を分析します。相関係数、つまりr値が計算され、rを距離に対してプロットすると、予想よりも互いに近縁であるか近縁でないかを示す指標が得られます。[ 26 ]： 299–307
量的形質遺伝子座（QTL）とは、量的形質を制御する遺伝子群のことです。量的形質とは、1つまたは2つの遺伝子ではなく、複数の異なる遺伝子の影響を受ける形質のことです。[ 26 ] QTLはQstを使用して解析されます。Qstは、注目している形質の関連性を調べます。QTLの場合、クラインはQstによって解析されます。クライン（生物学）とは、地理的な距離を横切る対立遺伝子頻度の変化のことです。[ 26 ]この対立遺伝子頻度の変化は、一連の中間的な変動表現型を引き起こし、特定の環境条件と関連付けられると、選択を示す可能性があります。この選択は局所適応を引き起こしますが、クラインに沿って高い遺伝子流動が存在すると予想されます。
例えば、ヨーロッパのメンフクロウは羽毛の色に関してクラインを示します。羽毛の色は、南西から北東の地質学的範囲にわたって白から赤褐色まで変化します。[ 43 ]この研究は、フクロウ集団全体でQst値を計算することによって、この表現型の変異が選択によるものかどうかを調べようとしました。このクラインに沿って高い遺伝子流動がまだ予想されていたため、選択は局所的に適応した表現型形質を引き起こすQTLにのみ作用すると予想されました。これは、Qst値とFst（固定指数）値を比較することによって決定できます。これらの両方の値が類似していて、Fstが中立マーカーに基づいている場合、QTLも中立マーカー（選択を受けていない、または局所的に適応していないマーカー）に基づいていると想定できます。しかし、メンフクロウの場合、Qst値はFst値よりもはるかに高くなりました。これは、高い遺伝子流動が存在し、中立マーカーが類似していることを意味し、低いFst値によって示されます。しかし、Qst値が高いことから羽毛の色合いが変化するという形で、選択による局所的な適応も存在しており、これはこれらの非中立遺伝子座の違いを示している。[ 43 ]言い換えれば、この羽毛の色合いの勾配は、鳥にとって何らかの適応的価値を持っている。
固定指数は、集団全体内の亜集団間の遺伝的分化のレベルを決定する際に使用されます。F ST は、次の式を使用する際にこの指数を表すために使用されるスクリプトです。
この式では、H T は全集団の期待ヘテロ接合度を表し、H Sは亜集団の期待ヘテロ接合度を表します。ヘテロ接合度の両方の尺度は、1 つの遺伝子座で測定されます。この式では、全集団から期待されるヘテロ接合度の値が、この全集団内の亜集団の観察されたヘテロ接合度の値と比較されます。F ST値が大きいほど、全集団内の亜集団間の遺伝的分化のレベルがより重要であることを意味します。[ 26 ]分化のレベルは、亜集団間の遺伝子流動(分化の減少) とこれらの亜集団内の遺伝的浮動(分化の増加) のバランスの結果ですが、一部の分子生態学者は、これらの要因が平衡状態にあるとは想定できないと指摘しています。[ 44 ] F ST は、亜集団内の近親交配の量を全集団の近親交配の量と比較する方法としても見なすことができ、近親交配係数と呼ばれることもあります。これらの場合、F ST の値が高いほど、亜集団内の近親交配の量が多いことを意味します。[ 45 ]選択圧などの他の要因も F ST の値に影響を与える可能性があります。[ 46 ]
F ST値には、いくつかの類似の方程式 (F IS、G STなど)が付随します。これらの追加の測定値は、F ST値と同様の方法で解釈されますが、複数の遺伝子座を考慮するなど、F ST では考慮されない他の要因を付随するように調整されています。[ 47 ]
近親交配弱勢とは、近親の親から生まれた子孫の適応度と生存率が低下することである。[ 48 ]近親交配は、配偶者の選択肢が限られているため、近親者と交配する可能性が高くなることから、小規模な集団でよく見られる。近親交配、特に小規模な集団では、遺伝的浮動率が高くなる可能性が高く、その結果、集団内のすべての遺伝子座でホモ接合率が高くなり、ヘテロ接合率が低下する。近親交配率は、ヘテロ接合率の低下に基づいている。言い換えれば、遺伝的浮動によって集団からヘテロ接合率が失われる速度は、集団内で蓄積される近親交配率に等しい。移住がない場合、近親交配は集団の大きさに反比例する速度で蓄積される。
近親交配による弱勢は、2 つの方法で発生する可能性があります。 1 つ目は優性によるもので、有益な対立遺伝子は通常優性であり、有害な対立遺伝子は通常劣性です。近親交配によってホモ接合性が増加すると、有害な対立遺伝子がホモ接合体として発現する可能性が高くなり、有害な影響が有益な優性対立遺伝子によって覆い隠されることがなくなります。 近親交配による弱勢が発生する 2 つ目の方法は、過剰優性、つまりヘテロ接合体優位によるものです。[ 49 ]特定の遺伝子座でヘテロ接合体である個体は、その遺伝子座でホモ接合体である個体よりも適応度が高くなります。近親交配はヘテロ接合性を低下させ、したがって適応度を低下させます。
有害な対立遺伝子は、遺伝的浄化によって近親交配集団から自然選択によって除去される可能性がある。ホモ接合性が高まるにつれて、適応度の低い個体は選択されなくなり、その結果、有害な対立遺伝子は集団から失われる。[ 26 ]
異系交配弱勢とは、血縁関係の遠い親から生まれた子孫の生物学的適応度が低下することである。[ 50 ]異系交配による適応度の低下は、共適応遺伝子複合体の崩壊または有利なエピスタシス関係に起因する。近親交配弱勢とは異なり、異系交配弱勢は遺伝子座内ではなく遺伝子座間の相互作用を重視する。近親交配弱勢と異系交配弱勢は同時に発生する可能性がある。異系交配弱勢のリスクは、集団間の距離が大きくなるにつれて増加する。遺伝的救済中の異系交配弱勢のリスクは、小規模または断片化された遺伝子プールの遺伝的多様性を増やす能力を制限することが多い。[ 50 ] 2つ以上の適応形質の中間の子孫は、その適応を親の適応のどちらよりも効果的にしない可能性がある。[ 51 ]異系交配弱勢に影響を与える主なメカニズムは3つある。遺伝的浮動、集団ボトルネック、適応の分化、不妊の子孫をもたらす染色体の不一致のセットである。[ 52 ]異系交配が制限され、個体群が十分に大きい場合、各世代に作用する選択圧によって適応度を回復できる可能性があります。しかし、形質の選択には複数世代かかるため、個体群全体の適応度は複数世代にわたって低下する可能性が高いです。[ 53 ]選択は、多様性の増加を利用して環境に適応する異系交配世代に作用します。これにより、子孫の適応度が元の親のタイプよりも高くなる可能性があります。
保全単位は、保全生物学、保全遺伝学、分子生態学において、遺伝的変異と保護上の重要性に基づいて異なる種や個体群を分離・グループ化するためによく用いられる分類法である。 [ 54 ]最も一般的な保全単位の2つのタイプは以下のとおりである。
保全単位は、中立および非中立の遺伝子マーカーの両方を使用して識別されることが多く、それぞれに利点があります。単位識別時に中立マーカーを使用すると、種内および種間、個体群間の遺伝的浮動と生殖隔離からの時間について偏りのない仮定を提供できますが、非中立マーカーを使用すると、適応的進化的分岐のより正確な推定値を提供でき、特定の生息地内で保全単位が適応する可能性を判断するのに役立ちます。[ 54 ]
保護単位のおかげで、遺伝的変異のレベルが高い、または異なる個体群や種を区別して個別に管理することができ、最終的には多くの要因に基づいて異なる管理が可能になります。ある例では、ファンディ湾に生息する大西洋サケは、異なる個体群間で見られる遺伝子配列の違いに基づいて進化的に重要な意味を与えられました。[ 55 ]この進化的に重要な意味の検出により、サケの各個体群は、地理的な位置に対する適応の独自性に基づいて、カスタマイズされた保護と保護を受けることができます。[ 55 ]
系統樹は生物の進化の歴史であり、系統地理学とも呼ばれます。系統樹は、遺伝的または物理的特徴の類似点/相違点に基づいて、異なる種間の進化関係を示す木です。群集生態学は、共存する種間の進化関係の知識に基づいています。[ 56 ]系統樹は、時間（進化関係）と空間（地理的分布）の両方の側面を包含します。[ 57 ]通常、系統樹には、子孫種のグループを表す先端と、それらの子孫の共通祖先を表すノードが含まれます。2 つの子孫が同じノードから分岐した場合、それらは姉妹グループと呼ばれます。また、関心のあるグループ外の種である外群が含まれる場合もあります。 [ 58 ]これらの木は、祖先とその祖先のすべての子孫を含む生物のグループであるクレードを描写します。最大節約木は、可能な限り最小のステップ数を持つ最も単純な木です。
系統発生は、遺伝子と種の現在の分布を形成する重要な歴史的プロセスを示しています。[ 57 ] 2 つの種が互いに隔離されると、同じ祖先アレルの一部を保持します。これはアレル共有とも呼ばれます。アレルは、系統選別と交雑によって共有されることがあります。系統選別は遺伝的浮動によって引き起こされ、アレルが種特異的になる前に発生する必要があります。これらのアレルの一部は時間の経過とともに単純に失われるか、増殖する可能性があります。交雑は、ある種から別の種へのアレルの浸透につながります。 [ 59 ]
群集生態学は自然史と個体群生物学から生まれた。種間の相互作用の研究だけでなく、群集内の共生、捕食、競争などの生態学的概念にも焦点を当てている。[ 60 ]多様性、優占度、群集の構成などの特性を説明するために用いられる。[ 61 ]系統発生情報を群集組織の研究に統合するための主なアプローチは3つある。1つ目のアプローチは群集集合体の系統発生構造を調べることに焦点を当てている。2つ目のアプローチは群集ニッチ構造の系統発生的基盤を探ることに焦点を当てている。最後のアプローチは形質進化と生物地理学の研究に群集の文脈を加えることに焦点を当てている。[ 56 ]
種の概念は、分子生態学の分野で議論の対象となっています。分類学の始まり以来、科学者たちは種の定義方法を標準化し、完成させようとしてきました。生態学者が適切な種を決定する方法を規定する種の概念は数多く存在します。最も一般的に使用されている概念は生物学的種概念であり、種を、実際にまたは潜在的に相互交配可能な自然集団のグループであり、他のそのようなグループから生殖的に隔離されているものと定義しています（Mayr、1942）。[ 57 ]この概念は、特に雑種に関しては、常に有用とは限りません。他の種の概念には、系統発生的種概念があり、種を、祖先と子孫の親のパターンが存在する、識別可能な最小の単系統群の生物として記述しています。[ 57 ]この概念は、識別可能なものに基づいて種を定義します。また、識別可能な2つのグループが実際に子孫を生み出すまでは、それらは別々の種のままであると示唆しています。 1999年、ジョン・アヴィスとグレン・ジョンズは、過去の種分化に基づいて種を定義し、生物学的分類を時間依存的に測定する標準化された方法を提案した。彼らの方法は、各種を生み出した種分化イベントが何千万年前に起こったかに基づいて属、科、目を作るために時間的区分を使用した。[ 62 ]
景観遺伝学は、分子生態学における急速に発展している学際分野です。景観遺伝学は、土地利用（森林、農地、道路など）、障壁や回廊の存在、河川、標高など、景観の特徴と遺伝学を関連付けます。景観遺伝学は、景観が分散や遺伝子流動にどのように影響するかを解明します。
障壁とは、分散を妨げるあらゆる地形的特徴のことです。[ 26 ]陸生種の障壁には、山、川、道路、農地などの不適切な地形が含まれます。水生種の障壁には、島やダムが含まれます。障壁は種によって異なります。たとえば、川は野ネズミにとって障壁ですが、タカは川の上を飛ぶことができます。回廊とは、分散が可能な地域のことです。[ 26 ]回廊は適切な生息地の連続した範囲であり、道路上の高架橋やダムの魚道など、人工の場合もあります。
景観遺伝学で使用される地理データには、航空機のレーダーで収集されたデータ、陸上衛星データ、NOAA によって収集された海洋データ、およびその他の生態学的データが含まれます。景観遺伝学では、研究者は、種が A 地点から B 地点へ移動する最良の方法を決定しようと、さまざまな分析を使用することがよくあります。最小コスト経路分析は、地理データを使用して、ある地点から別の地点への最も効率的な経路を決定します。[ 26 ] : 131–337–341回路景観分析は、A 地点と B 地点間のすべての可能な経路と各経路の使用確率を予測します。これらの分析は、分散する個体が移動する可能性が高い経路を決定するために使用されます。
景観遺伝学は、野生生物保護活動においてますます重要なツールになりつつあります。生息地の喪失や分断が種の移動にどのように影響するかを判断するために使用されています。[ 63 ]また、どの種を管理する必要があるか、遺伝子流動に応じて亜集団を同じように管理するか、異なる方法で管理するかを判断するためにも使用されています。
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