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J-GLOBAL ID:202202268043891081   整理番号:22A0153424

機械学習ツールを用いたミツバチに対する農薬の毒性学的評価【JST・京大機械翻訳】

Toxicological assessment of agrochemicals on bees using machine learning tools
著者 (6件):
資料名:
巻: 424  号: PA  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: B0362A  ISSN: 0304-3894  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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機械学習(ML)は,複雑な多変量データの分析を可能にする人工知能(AI)の分岐である。MLは,農薬の悪影響を含む昆虫の健康に影響する多重因子をモデル化するための非標的昆虫のリスク評価において,大きな可能性がある。ここでは,無茎のハチMelipona quadrfasciataに対するグリホサート(除草剤;製剤)とイミダクロプリド(殺虫剤,ネオニコチノイド;製剤)のリスク評価のためのMLの可能性を調べた。農業化学物質へのin vitro曝露後のagerの集団行動を分析した。MLアルゴリズムを適用して,ミツバチが多変量行動特徴に基づいて曝露されている農薬を同定した。中腸における異なる蛋白質のin situ検出の変化も検討した。イミダクロプリド曝露は,行動の最大の変化をもたらす。MLアルゴリズムは,農薬汚染の同定においてより高い精度(91%まで)を達成した。2つの農薬は,異なる蛋白質に対して陽性の細胞の検出を変化させ,中腸生理学に有害であった。本研究は,重要な花粉媒介者に対するグリホサートとイミダクロプリドの亜致死効果の全体的評価を提供する。ここで用いた手順は,野外における昆虫の健康に影響する複数の環境因子をモニターし予測するための将来の研究に適用できる。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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農薬 

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