ビックデータ：有害細菌の増減の予測
その実験データ忘れ去られていませんか？
消費期限や殺菌条件を決める際に取得した実験データは、その後に使われるでしょうか？食品や細菌の種類が多く，ばらばらの時期や場所で集められた実験データはうまく活用されていません。しかし，計算科学を駆使すれば，眠れるデータの活用も夢ではありません。
本研究室では，過去40年間蓄積されてきた細菌集団の増殖・死滅に関するデータを1つの機械学習モデルで解析しました。いろんな食品での細菌集団の挙動も機械学習にかかれば，全体の傾向を取り出すことができます。研究所に眠っている実験データを食品微生物学分野の発展に活用しませんか？
研究内容：1,000保存環境で集められた実験データを解析して、細菌の増殖挙動を予測
機械学習を用いて，多次元情報と細菌の関連性を発見することを目的とする。温度，pH，水分活性，時間，初期菌数，食品グループ，食品名を変数として細菌集団の増殖と死滅を予測した。
体験版ソフトウェア
以下のURLから、機械学習を用いた細菌集団の増殖挙動の予測を体験できます。
スマホ、タブレット、パソコンのすべての端末で利用可能です。
発表資料
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投稿論文
Hosoe, J., Sunagawa, J., Nakaoka, S., Koseki, S., Koyama, K. Data mining for prediction and interpretation of bacterial population behavior in food, 2022, Frontiers in Food Science and Technology. 2:979028. https://doi.org/10.3389/frfst.2022.979028 Hiura, S., Koseki, S., Koyama, K. Prediction of population behavior of Listeria monocytogenes in food using machine learning and a microbial growth and survival database, 2021, Scientific Reports, 11, 1, 10613. https://doi.org/10.1038/s41598-021-90164-z Koyama, K, Kubo, K., Hiura, S., Koseki, S. Is skipping the definition of primary and secondary models possible? Prediction of Escherichia coli O157 growth by machine learning. 2022 Journal of Microbiological Methods, 192 ,106366 https://doi.org/10.1016/j.mimet.2021.106366 研究費
table:リスト
2023 研究助成 ノーステック財団
2022-2023 研究助成 戸部眞紀財団
2022 研究助成 旗影会
2019-2021 科研費 研究活動スタート支援