Clostridium属菌の食肉（豚肉）における増殖の機械学習ベース予測と説明可能な人工知能の活用

科学分野:

• 食品科学;微生物学;計算生物学

背景:

• 食肉中の細菌増殖は食品安全上のリスクをもたらす。;有害菌の増殖を予測することは、食品の品質保証にとって極めて重要である。

研究 の 目的:

• 機械学習（ML）を用いて豚肉中の有害菌を検出する。;説明可能な人工知能（XAI）を用いて、他の細菌が有害菌の増殖に及ぼす影響を分析する。

主な方法:

• 豚肉サンプルの細菌多様性解析のための遺伝子配列解析。;細菌増殖予測と影響分析のためのMLアルゴリズムとXAI。;優占的な集団に焦点を当てるため、低存在量菌（<0.1%、0.25%、0.5%）を除外した。

主要な成果:

• 食肉腐敗菌と有害菌の間には、有意な負の相関（r=-0.385、p<0.05）が見られた。;「日」変数を予測に含めた場合、MLモデルの精度は0.89に達した。;XAIは、特定の培地において腐敗菌が有害菌の増殖を抑制できることを示した。

結論:

• 遺伝子配列解析、ML、XAIを統合することで、細菌動態に関する新たな洞察が得られる。;このアプローチは、予測的な食品安全、品質管理、および保存期間の延長を向上させる。;本研究結果は、食品安全戦略の改善と産業損失の削減を支持するものである。