カリフォルニア大学の研究者たちは、ミツバチを repel する香りを特定するために機械学習を活用し、農薬からの保護に役立つ発見をしました。このアプローチは従来の手法を超え、忌避化合物を予測し…

カリフォルニア大学の研究者たちは、ミツバチを repel する香りを特定するために機械学習を活用し、農薬からの保護に役立つ発見をしました。このアプローチは従来の手法を超え、忌避化合物を予測し、実験室と実際の農業現場でその予測を検証しました。カリフォルニア大学リバーサイド校のバーバラ・F・ベア-イムフーフは、「この重要な論文は、農薬がミツバチのような有益な昆虫にどのように有害であるかの興味深い見解を報告しています」と述べています。この研究は、生態学、害虫管理、感覚生物学に新たな発見方法を提供します。

機械学習を用いた研究では、5000万以上の化合物をスクリーニングし、130以上のミツバチ用忌避物質を特定しました。行動テストでは、これらの化合物の予測精度が高いことが示され、農薬処理された作物の近くで採餌するミツバチに対する忌避性がフィールドスタディで検証されました。この二重検証は、機械学習が効果的な昆虫忌避剤の発見を加速する可能性を強調しています。

これらの忌避剤を実験的に特定することは困難であり、20年以上の昆虫の嗅覚受容体研究にもかかわらず、米国環境保護庁は新しい忌避剤を登録していません。研究者たちは、化学構造から蚊の忌避剤を予測する成功を基に、約140の匂い特性の予測精度を達成しました。この前の研究は、2020年と2024年の出版物で詳述されており、ミツバチの忌避性に同様の技術を適用する基盤を提供しました。