| Project/Area Number |
23H05388
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Encouragement of Scientists
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
4110:Information science, computer engineering, human informaticsand, applied informatics related fields
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| Research Institution | Kanazawa University |
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Principal Investigator |
WEI WEILIN 金沢大学, ナノ生命科学研究所, 技術職員
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥480,000 (Direct Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2023: ¥480,000 (Direct Cost: ¥480,000)
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| Keywords | 原子間力顕微鏡（AFM） / AFM測定 / 原子間力顕微鏡 / タンパク質、鉱物 |
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| Outline of Research at the Start |
申請者の研究所には,これまで研究で用いた試料とAFM測定条件のデータが数多く蓄積されているが，測定条件の選定は熟練研究者の経験と試行錯誤により行っていた。そこで，この関係を解明するために機械学習の一つである「決定木学習」を用いて，試料の性質からAFM測定を決定できるソフトウェアを開発する。決定木は学習モデルとしては解析が容易で，試料のどの部分が測定条件に重要か分かるだけでなく,ランダムフォレストなどの応用範囲も広く,背景で述べた「初心者に対するAFM測定の啓蒙」に最適な手法だと考える。
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| Outline of Final Research Achievements |
本研究は，対象試料の性質からAFM測定を決定できるソフトウェアを開発する、という目標とし，プログラムを組むのに必須なデータを取得するため、鉱物，化合物の結晶，ポリマー，タンパク質，細胞(eg. がん細胞)，ペプチドなど，多様な分野の代表とする試料の物性とAFM画像を取得してきた。採択期間中は主に，異なる金属とリガンドを含むポリマー，鉱物（金属とリガンド錯体の配合体），生体分子のDNAオリガミ，タンパク質，タンパク質と膜質の結合などの代表対象物を測定した。
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
従来，各種AFMの特徴と適用する多様な試料との間に相関するデータベースは存在しなかったため，本研究課題では対象試料の特徴や物性などの情報から，試料に最適なAFM測定を推測できるAI技術開発を進めており，「初心者に対するAFM測定の啓蒙」を目指す。本研究が達成できれば，異分野におけるAFMの応用範囲もさらに広くなる。
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