[論文レビュー] Application of an interspecific competition model to predict the growth of Aeromonas hydrophila on fish surfaces during the refrigerated storage

Alessandro Giuffrida, Graziella Ziino+3 more|ArXiv.org|Nov 17, 2008

Listeria monocytogenes in Food Safety参考文献 29被引用数 18

ひとこと要約

本研究では、冷蔵保存中（21日間）のギルサバの表面における *Aeromonas hydrophila* および自然好気性微生物（APC）の成長を予測するために、Lotka-Volterra 種間競争モデルを適用した。細菌の競争係数と環境の変動を組み込むことで、従来のモデルと比較して予測精度が著しく向上した（*A. hydrophila* のRMSE：0.09、APC のRMSE：0.28）。

ABSTRACT

The growth of Aeromonas hydrophila and aerobic natural flora (APC) on gilthead seabream surfaces was evaluated during the refrigerated storage (21 days). The related growth curves were compared with those obtained by a conventional third order predictive model obtaining a low agreement between observed and predicted data (Root Mean Squared Error = 1.77 for Aeromonas hydrophila and 0.64 for APC). The Lotka-Volterra interspecific competition model was used in order to calculate the degree of interaction between the two bacterial populations (β_{Ah/APC} and β{APC/Ah}, respectively, the interspecific competition coefficients of APC on Aeromonas hydrophila and vice-versa). Afterwards, the Lotka-Volterra equations were applied as tertiary predictive model, taking into account, simultaneously, the environmental fluctuations and the bacterial interspecific competition. This approach allowed to obtain a best fitting to the observed mean growth curves with a Root Mean Squared Error of 0.09 for Aeromonas hydrophila and 0.28 for APC. Finally, authors carry out some considerations about the necessary use of competitive models in the context of the new trends in predictive microbiology.

研究の動機と目的

• 冷蔵保存中の魚の表面における *Aeromonas hydrophila* および好気性自然微生物（APC）の成長予測精度を向上させること。
• 微生物相互作用を考慮しない従来の予測モデルの限界を是正すること。
• *A. hydrophila* と APC 間の種間競争が成長ダイナミクスに与える影響を評価すること。
• 環境の変動と競争的相互作用を統合した三次予測モデルの開発。
• 予測微生物学分野における新たな動向に対応し、競争モデルの必要性を強調すること。

提案手法

• 冷蔵条件下（21日間）におけるギルサバの表面における *Aeromonas hydrophila* および APC の成長曲線を測定した。
• Lotka-Volterra モデルを用いて種間競争係数（β_Ah/APC および β_APC/Ah）を計算し、相互抑制を定量化した。
• Lotka-Volterra 方程式を環境の変動と競争効果を組み合わせた三次予測モデルとして適用した。
• 予測精度の評価指標として、平均二乗誤差（RMSE）を用いてモデル予測値と観測データを比較した。
• 従来の三次予測モデルとの性能比較を通じて、精度の向上を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 *Aeromonas hydrophila* と APC 間の種間競争係数が、魚の表面におけるその成長ダイナミクスにどのように影響を与えるか。
• RQ2 微生物の競争を組み込むことで、従来のモデルと比較して予測精度がどの程度向上するか。
• RQ3 環境の変動が生じる冷蔵保存条件下でも、Lotka-Volterra モデルが *A. hydrophila* および APC の成長を効果的にシミュレートできるか。
• RQ4 環境の変動が、競争に基づくモデルの予測性能に及ぼす影響は何か。
• RQ5 競争的相互作用を組み込むことは、現在の予測微生物学分野の動向とどのように整合するか。

主な発見

• 従来の三次予測モデルは観測データとの一致が悪く、*A. hydrophila* のRMSEが1.77、APC のRMSEが0.64であった。
• Lotka-Volterra 種間競争モデルを用いることで、予測精度が著しく向上し、*A. hydrophila* のRMSEは0.09、APC のRMSEは0.28を達成した。
• モデルは *A. hydrophila* と APC 間の動的相互作用を的確に捉えており、冷蔵保存中における強い相互抑制が示された。
• 競争係数（β_Ah/APC および β_APC/Ah）は、それぞれの集団が他方に対して及える抑制の程度を定量化した。
• 環境の変動と競争効果を統合した三次モデルは、微生物の成長をより現実的かつ正確にシミュレートできた。
• 本研究は、複雑な食品システムにおける正確な予測微生物学の実現に、競争モデルの必要性が不可欠であることを示した。