Yeni araştırmalara göre, evdeki maya başlayanlarından evdeki somunlara süpermarketlerde somunlara kadar – Ortak Zeka (AI) öngörülemeyen hamur mayasını standartlaştırmanın ve yükseltmenin anahtarı olabilir.
Son zamanlarda yayınlanan bir makalede Gıda Bilimi ve Teknolojisinde EğilimlerCardiff Üniversitesi, Shanxi Üniversitesi ve Jiangnan Üniversitesi’nden bilim adamları, çoklu omik adı verilen biyolojik bir analiz yaklaşımı olan AI’nın birleştirilmesinin, öngörülebilir, güvenli ve ölçeklenebilir olan sourduough ürünleri için sentetik mikrobiyal toplulukların (sycoms) tasarlanmasına yardımcı olabileceğini analiz ettiler.
Cardiff Üniversitesi Diş Hekimliği Okulu ve ortak yazar mikrobiyal biyofilm yardımcı doçenti Dr. Faizan Sadiq, “Binlerce yıldır, maya fermantasyonu karmaşık laktik asit bakterileri ve maya topluluklarına dayanıyor-kompozisyonu, un tipi, süreç koşulları ve jeografi ile değişen ve endüstriyel üretimi üretebilecek ve olabileceği ve genişletilebileceği ve genişletilebileceği ve bu, endüstriyel çeşitliliğin uzatılabileceği ve bu da genişletilebileceği, bu da sıkılaştırılmasını sağlayabiliyor. gıda güvenliği kontrolü. “
Uluslararası ekip, çalışmaları için mevcut araştırmaları gözden geçirdi ve hamur mayası fermantasyonu hakkındaki geleneksel bilgilerin ileri teknoloji ile birleştirilmesinin tutarlılığı, ölçeklenebilirliği, lezzeti ve sürdürülebilirliği nasıl artırabileceğini gösterdi. Multi-omik veriler (çoklu alanlardan verileri birleştiren bir yöntem) ve metabolizmanın bilgisayar modelleri tarafından yönlendirilen AI’nın fermantasyon işlemindeki en önemli mikropları tanımlamaya ve farklı ortamlarda nasıl birlikte çalışabileceklerini tahmin edebileceğini öne sürüyorlar. Bu, farklı unlara ve üretim ayarlarına uygun sincomların tasarımına rehberlik edebilir.
Sadiq, “Sourdough popülaritesi arttı, ancak doğal değişkenliği tutarlı, büyük ölçekli üretimi zorlaştırıyor. Yapay zekayı çoklu omiklerle entegre ederek, mikrobiyal etkileşimleri daha derin modelleyebilir ve güvenilirlik endüstrisinin ihtiyaçlarını kaybetmeden ihtiyaç duyan kararlı sentetik topluluklar tasarlayabiliriz.” Dedi.
“Sentetik topluluklar için aynı tasarım prensipleri doğrudan klinik mikrobiyoloji için geçerlidir – örneğin, enfeksiyonları incelemek ve antimikrobiyal tolerans ve direnci değerlendirmek için model bakteriyel topluluklar oluşturmak.”
Shanxi Üniversitesi’nden Profesör Zhang, “AI ve Multi-Omics’in hamile ve diğer karmaşık fermantasyonların optimize edilmesine nasıl yardımcı olabileceğini gösteren mevcut kanıtları inceledik. Bu yaklaşım, kararlı performans sağlamak için kararlı sentetik mikrobiyal topluluklar veya sincomlar tasarlamak için bir çerçeve sunuyor”.
Dr. Sadiq, “Endüstriyel kullanım için ölçeklendirme senkronizasyonlarında zorluklar kalmasına rağmen, AI özellikli Multi-Omics, maya fermantasyonunu optimize etmek ve fermente gıda üretiminde yeniliği artırmak için umut verici bir yol sunuyor.”
