Integration von Verhaltensbewertung bei Tieren und Convolutional Neural Network zur Untersuchung der Geschmacks-Geruchs-Interaktion zwischen Wasabi und Alkohol

Die handelsüblichen Wasabi-Pasten, die üblicherweise für die Zubereitung von Lebensmitteln verwendet werden, enthalten eine homologe Verbindung von chemosensorischen Isothiocyanaten (ITCs), die beim Verzehr ein irritierendes Gefühl hervorrufen. Die Auswirkungen des Schnupperns von alkoholischen Getränken auf das Gefühl der Wasabi-Schärfe wurden nie untersucht. Während sich die meisten sensorischen Bewertungsstudien auf einzelne Lebensmittel und Getränke getrennt konzentrieren, gibt es einen Mangel an Forschung über die olfaktorische Studie zum Schnüffeln von Alkohol während des Konsums von Wasabi. Hier wird eine Methodik entwickelt, die den Einsatz einer tierischen Verhaltensstudie und eines Convolutional Neural Networks kombiniert, um die Mimik von Mäusen zu analysieren, wenn sie gleichzeitig Alkohol schnuppern und Wasabi konsumieren. Die Ergebnisse zeigen, dass das trainierte und validierte Deep-Learning-Modell 29% der Bilder erkennt, die eine gleichzeitige Behandlung von Wasabi und Alkohol darstellen, die zur Klasse der Wasabi-negativen Alkohol-positiven Gruppe gehören, ohne dass eine vorherige Filterung der Trainingsmaterialien erforderlich ist. Die statistische Analyse der Grimassenskala-Werte, die aus den ausgewählten Videobildern erhalten wurden, zeigt einen signifikanten Unterschied (P < 0,01) zwischen dem Vorhandensein und Fehlen von Alkohol. Dieser Befund deutet darauf hin, dass diätetische alkoholische Getränke einen abnehmenden Effekt auf die Wasabi-ausgelösten Reaktionen bei Mäusen haben könnten. Diese kombinatorische Methodik birgt das Potenzial für das individuelle ITK-Screening von Verbindungen und sensorische Analysen von Spirituosenkomponenten in der Zukunft. Es sind jedoch weitere Studien erforderlich, um den zugrunde liegenden Mechanismus der alkoholinduzierten Unterdrückung der Wasabi-Schärfe zu untersuchen.