Advanced imaging and modeling technologies in postharvest science: quality evaluation of cellular and tissue-based products based on multidimensional information

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本研究は、生体内の時空間的な4D動態を「見える化」することを目的とする。（１）青果物細胞組織のナノ・マイクロ構造の観察と解析「造り」では、青果物組織の健全性評価手法として電気インピーダンス法の有用性評価を進めた。青果物が収穫前後に経験する細胞膜損傷や糖、酸などの内在成分の変動が、計測される誘電緩和の挙動に影響を及ぼし得ることを明らかとした。また、青果物組織内の空隙をX線μCTで撮影し、解析ソフトAvizoによって空間内の分布を可視化した。スプラウト類では、栄養供給が減少した状態で新調した茎部で気泡厚および気泡間距離の増大が確認された。（２）マルチフィジックス・シミュレーションによる細胞組織諸物性値の推算「模し」では、細胞－空隙間の移動現象をより厳密にモデル化したり、細胞組織レベルでの解析において計算領域サイズが異方性の評価に与える影響について検討したりするなど、より現実に近いモデルに深化させた。この他にも、果実内の各部位で呼吸速度を計測し、空隙率との関係を明らかにするなど、モデルベースとGC-MSMSによる代謝推定も行った。（３）バイオスペックル法による細胞アクティビティの計測と活性度マッピング「活き」では、ナシの健全果判別に資する技術として、心腐れ病の非破壊判別の可能性について考究した。心腐れ病は外観からその判別が難しく、商品としての価値・信頼性を著しく損なわせる原因となる。Phomopsis fukushiiを植菌することで罹患させたナシと自然に罹患したナシについてバイオスペックル特性値の変化を計測し、スペックル動画の周波数解析を行った。機械学習法により周波数ごとの振幅累積和を入力とし、罹患の有無を判別する数理モデルを構築した結果、分類再現率90％の精度を得ることが可能となった。