未知の食中毒に対応：遺伝情報と暴露環境から食中毒細菌の適応進化を導き出す予測技術

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本研究は、カンピロバクターの環境要因に対する応答挙動における菌株間の違いを環境情報及び遺伝子情報を用いて予測するモデルを開発することを目標としている。初年度（本年度）は，29菌株のCampylobacter jejuniの耐熱性について試験を行った。耐熱性の菌株差の予測モデルを最新の手法（最確曲線法: Most probable curve methodおよび多変量正規分布:Multivariate normal distribution）によって開発された。結果として10~15種類の程度の菌株の耐熱性をもとに菌株全体の変動性を予測できることが示された。開発された予測モデル及びその結果はInternational Association of Food Protection 2023及びInternational Conference of Predictive Microbiology on Food 12において発表することが決まっている（両学会査読通過済）。加えて，耐熱試験を行った菌株の内，16菌株について、Hi-Fiシーケンサを用いた全ゲノム解析が完了した。得られたシーケンスデータをアセンブリすることで、環状の全ゲノム情報を取得することができた。次年度は，全菌株のゲノム解析を完了させるとともに，初年度で得られた耐熱性との関連因子を分析し，機械学習法を用いて遺伝情報からの生存特性の予測モデルを開発する。