ヒ素毒素に関連する公共安全事案の緊急対応において、ヒ素種子の地域由来のトレーサビリティ分類作業を緊急に実施する必要がある。本研究は、ガスクロマトグラフィー-質量分析に基づくヒ素種子中脂肪酸分析法と酵素結合免疫吸着分析によるヒ素毒素定量法を確立し、中国の23の異なる省からの100バッチのサンプルにおいて6種類の脂肪酸とヒ素毒素の定量測定を行った。植物の生理的エネルギー代謝特性に基づき、不飽和指数、オレイン酸/リノール酸含有比、ヒ素毒素/脂肪酸含有比の3つのエネルギー特徴パラメーターを導入し、3種類の機械学習アルゴリズムと効果的に結合して由来判別を行った。モデル評価により、L1正則化サポートベクターマシンモデルはエネルギー特徴パラメーター導入後および最小特徴群条件下で受信者動作特性曲線下面積がそれぞれ73.63％および71.95％、テスト精度は70.37％および68.52％、外部検証セットの精度は75.00％であり、良好な汎化性能を示した。本研究は、ヒ素種子のトレーサビリティにおける高豊富な代謝成分の応用可能性を確認し、エネルギー特徴パラメーターを導入した機械学習が生物学的特徴に基づくデータマイニングに有効な道を提供することを示した。

ヒ素種子;ヒ素毒素;脂肪酸;地理的由来;機械学習;エネルギー特徴パラメーター