• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 前のページに戻る

ベイズ推定が解き明かす食品の微生物学的リスクの実態:農場から食卓に至る予測評価

研究課題

研究課題/領域番号 19K23655
研究種目

研究活動スタート支援

配分区分基金
審査区分 0601:農芸化学およびその関連分野
研究機関北海道大学

研究代表者

小山 健斗  北海道大学, 農学研究院, 助教 (60845907)

研究期間 (年度) 2019-08-30 – 2021-03-31
研究課題ステータス 完了 (2020年度)
配分額 *注記
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
キーワードベイズ統計 / 食中毒 / リステリア / バチルス / ベイズ推定 / 食中毒細菌 / 予測微生物学 / 微生物学的リスク / 確率論 / リスク評価
研究開始時の研究の概要

扱うデータはそのまま,統計手法を一新する。従来の頻度論的統計では,ばらつきの包括的な処理が困難であった。本研究では,ベイズ統計モデリングで生物由来,統計由来のばらつきを統合する。ベイズ統計は確率の解釈が自然で,複数のばらつきを扱いやすい。扱うデータは時間経過における細菌数の増加・減少で,従来の細菌数の評価方法と同じである。本研究は,100年前に提案された平均値に基づく頻度論統計からベイズ統計へと計算手法を根本的に変える挑戦的な研究である。ばらつきを包括的に扱う試みはカビやウイルスによる健康被害の計算にも応用が可能であるため関連する研究分野への波及効果が高い。

研究成果の概要

従来の頻度論的なモデリング手法を一新して,ベイズ統計による細菌挙動の予測を行った。ベイズ統計を用いることで,細菌個体の増殖・死滅のタイミングを確率として表現可能とした。確率を用いたモデルングにより,細菌による食中毒の発生を確率として捉えることを補助できる。本研究は,100年前に提案された平均値に基づく頻度論統計からベイズ統計へと計算手法を根本的に変える挑戦的な研究である。
具体的には,細菌挙動のリステリアとサルモネラの増殖とバチルスの死滅に焦点を当てた。数理モデリングで用いられる出生死滅過程を応用し,細菌の増殖および死滅のモデル化に成功した。また,実験によって理論値と合致するかを確認した。

研究成果の学術的意義や社会的意義

細菌集団の動きを一つ一つの細菌に落とし込んで計算をし直した点に本研究の意義がある。一つ一つの細菌は個体差があり,その動きを数理モデルで捉えることが難しかった。ベイズ統計の手法によるばらつきを包括的に扱う試みはカビやウイルスによる健康被害の計算にも応用可能であり関連する研究分野への波及効果が高い。学術会においては,リスク評価の観点から確率的なアプローチが重要となっている。モデル作成から予測まで一貫して確率的なモデルを構築可能とした本研究は,健康被害を確率論的に論じる上で重要な役割を担うと考えられる。社会的意義としては,HACCPでの工程管理をお行う際の微生物学的安全性の計算に役立と考えられる。

報告書

(3件)
  • 2020 実績報告書   研究成果報告書 ( PDF )
  • 2019 実施状況報告書
  • 研究成果

    (2件)

すべて 2019

すべて 雑誌論文 (1件) (うち国際共著 1件、 査読あり 1件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (1件) (うち国際学会 1件)

  • [雑誌論文] Describing Uncertainty in Salmonella Thermal Inactivation Using Bayesian Statistical Modeling2019

    • 著者名/発表者名
      Koyama Kento、Aspridou Zafiro、Koseki Shige、Koutsoumanis Konstantinos
    • 雑誌名

      Frontiers in Microbiology

      巻: 10 ページ: 1-7

    • DOI

      10.3389/fmicb.2019.02239

    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [学会発表] Interpreting and predicting the changes in Salmonella population during thermal inactivation by Bayesian statistical modelling2019

    • 著者名/発表者名
      Kento Koyama, Zafiro Aspridou, Konstantinos Koutsoumanis, Shige Koseki
    • 学会等名
      11th International Conference on Predictive Modelling in Food
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 国際学会

URL: 

公開日: 2019-09-03   更新日: 2022-01-27  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi