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最終年度では，メタン発酵の消化液を対象として，蛍光分光センシング情報ならびに微生物メタゲノム情報を同時取得してこれらを統合的に解析し，メタン発酵反応を診断する手法の開発に取り組んだ。
メタン発酵液に対して人為的な負荷を与え，経時的に光センシングとDNA抽出，ならびにpHとメタン含有率計測を行った。光センシングでは，これまでに加えてFT-IRによる赤外波長域の計測もおこなった。これらの結果にPLS（部分最小二乗法，説明変数から抽出した潜在変数による重回帰）演算処理を組み込み，センシングデータとpHならびにメタン含有率との間の関係性を調査した。説明変数には蛍光・分光データを，目的変数としてpH・メタン含有率を用いた。PLSでは，処理の過程で，目的変数に対する説明変数の変数重要度を算出することができる。これを用いて有用波長の選抜を自動的に行うことで，pHやメタン含有率の変動と関連の深い波長域を自動的に抽出できた。抽出された波長をデータベースと照合して起因物質を調べたところ，pHの変動にはアルコール類，芳香族タンパク質およびフミン酸の関与が，またメタン含有率の変動には溶存有機物やペプチド類の関与が示唆された。
抽出したDNAを次世代シークエンサーにかけて微生物群集構造を解析したところ，約6000種類の微生物の存在割合の経時変化を得ることができた。これらと有用波長群との多群相関解析を行ったところ，Clostridiales目とアルコール類に起因する波長，また，Methanosarcinales目と溶存有機物に起因する波長とのあいだにそれぞれ高い相関関係が見られた。このように，人為的な負荷によって生じたメタン発酵内部の変化を，分光情報，微生物情報を用いて診断できる可能性を提示することができた。
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