Integratie van gedragsbeoordeling van dieren en convolutioneel neuraal netwerk om de smaak-geurinteractie van wasabi en alcohol te bestuderen

De commerciële wasabipasta's die vaak worden gebruikt voor voedselbereiding bevatten een homologe verbinding van chemosensorische isothiocyanaten (ITC's) die bij consumptie een irriterend gevoel opwekken. De impact van het snuiven van alcoholische dieetdranken op het gevoel van wasabi-kruidigheid is nooit onderzocht. Hoewel de meeste sensorische evaluatiestudies zich richten op individuele voedingsmiddelen en dranken afzonderlijk, is er een gebrek aan onderzoek naar de olfactorische studie van het snuiven van sterke drank tijdens het consumeren van wasabi. Hier wordt een methodologie ontwikkeld die het gebruik van een gedragsstudie bij dieren en een convolutioneel neuraal netwerk combineert om de gezichtsuitdrukkingen van muizen te analyseren wanneer ze tegelijkertijd sterke drank snuiven en wasabi consumeren. De resultaten tonen aan dat het getrainde en gevalideerde deep learning-model 29% van de afbeeldingen van gelijktijdige behandeling van wasabi en alcohol herkent die behoren tot de klasse van de wasabi-negatieve drankpositieve groep zonder dat voorafgaand trainingsmateriaal hoeft te worden gefilterd. Statistische analyse van de scores op de grimasschaal van muizen verkregen uit de geselecteerde videoframebeelden onthult een significant verschil (P < 0,01) tussen de aan- en afwezigheid van sterke drank. Deze bevinding suggereert dat alcoholische dranken in de voeding een verminderend effect kunnen hebben op de wasabi-opgewekte reacties bij muizen. Deze combinatorische methodologie biedt in de toekomst het potentieel voor individuele screening van ITC-verbindingen en sensorische analyses van gedistilleerde componenten. Er is echter verder onderzoek nodig om het onderliggende mechanisme van door alcohol geïnduceerde onderdrukking van wasabi-scherpte te onderzoeken.