2022 Fiscal Year Annual Research Report
Smart hunting for novel microbes by medium components analysis and artificial intelligence
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21K19058
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| Research Institution | Kitami Institute of Technology |
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Principal Investigator |
小西 正朗 北見工業大学, 工学部, 教授 (90533860)
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2021-07-09 – 2023-03-31
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| Keywords | 未培養微生物 / マイクロバイオーム / 人工知能 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
未培養微生物の増殖挙動を機械学習を用いて把握するためには、要素技術として(1)AIを活用した培地解析システム(2)培地成分の挙動を解析する分析システム(3)未培養菌の増殖の動態を把握するための分子生物学的な検出システムの導入が必須となる。そこで、AI活用基盤技術開発として、31種類の成分を含む完全合成培地を用いて、培地成分が大腸菌の増殖およびタンパク質生産へ与える影響を評価するシステムを構築し、有効性を検証した。培地成分と微生物叢の関係を正確に把握するためには、従来のガスクロマトグラフィー質量分析計(GC-MS)によるノンターゲット分析法では精度や網羅性に欠けると考えられたため、培地成分をより正確かつ定量的に分析する必要があると判断し、ターゲット分析による培地組成の分析法の導入を試みた。GC-MS、液体クロマトグラフィー質量分析、アミノ酸分析、イオンクロマトグラフィー、誘導結合プラズマ質量分析を用いた培地の網羅的定量分析法を確立した。複数の天然培地を分析し酵母エキスやペプトンのブランド特定やロット差を検出可能なシステムであることを確認した。導入した次世代シーケンサーiSeq100システムを用いて、北見市浄化センターより提供いただいた下水汚泥の菌叢解析を実施した。16SリボソームRNAのV4領域のDNA配列を標的としたシーケンスおよびQiime2による解析により同時に40サンプルの微生物叢を解析できることを確認した。自動分注ロボットやディープウェルスケールの培養システムを導入し、構築したシステムを用いて、培地組成と菌叢の関係の解析を試みている。
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