予測微生物学
予測微生物学では、様々な数学的モデルやアルゴリズムが用いられる。これらのモデルは、実験データや既存の知識に基づいて構築され、微生物の成長曲線、代謝産物の生成、病原体の感染力などのパラメータを予測するために使用される。代表的なモデルには、一次成長モデル、二次成長モデル、Gompertzモデル、Baranyiモデルなどがある。また、微生物の生態学的な相互作用や環境要因への適応を予測するために、動的シミュレーションや系内生態学モデル、代謝ネットワークモデルなどの複雑な手法も用いられる。これらの手法は、微生物間の競争や共生、抗生物質耐性の進化、生態系における微生物の役割などを理解するのに役立つ。
さらに、機械学習や人工知能(AI)技術が予測微生物学に取り入れられることも増えている。これにより、大量のデータからパターンを見つけ出し、より正確な予測モデルを構築することが可能となっている。ディープラーニングやサポートベクターマシン、ランダムフォレストなどのアルゴリズムが、微生物の振る舞いやプロセスの予測に応用されている。