2019 Fiscal Year Annual Research Report
Decomposition of odor trace images into elemental profiles with odor image sensor
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18H03782
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
林 健司 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (50202263)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中野 幸二 九州大学, 工学研究院, 准教授 (10180324)
冨浦 洋一 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (10217523)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 匂いイメージセンサ / 匂い分子ホスト分子 / プロファイル分解 / センサアレイ / ピクセル化匂いセンサ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
生体膜のリガンド依存性イオンチャネル（LGIC）のうちバニロイドレセプターに着目して匂い物質のホスト化合物の研究については、前年度の検討で、カプサイシン選択的なホスト分子として作用する新たな26量体ペプチドの開発に成功している。しかし、ゲストの結合情報の読み出しには、水晶振動子センサなどを組み合わせる必要があった。そこでLGICの結合サイトに、情報の読み出し機能を組み込んだ新しいペプチドホスト分子として、クマリン修飾した蛍光性ペプチド、および人工ヘムペルオキシダーゼ組み込みハイブリッドペプチド酵素を合成し、前者ではバニリンに対する結合性、後者では基質の酸化反応に対する触媒作用を調査した。
匂いイメージングデバイス開発では、光化学反応とマスクレス露光技術によって、異なる匂い物質応答特性を持つセグメント化されたピクセル構造2次元LSPR（局在プラズモン共鳴）基板の作製に成功した。このセンサは異なるAu/Ag組成を持つコアシェル構造ナノ粒子のLSPR変化を情報とする。その匂い物質応答画像をプロファイル分解技術によって、ガス源からの流れ情報に要素分解することができた。また、Au/Agコアシェル構造と色素カップリングすることで匂い物質情報を増やすLSPRセンシング技術についても蛍光色素や受容層構築の基礎条件を調査した。
匂い要素プロファイル分解では、前年度の研究により匂い痕跡数が分かっている場合、非負値行列因子分解により、匂い痕跡の推定ができることをシミュレーションにより示した。今年度は、情報量規準を用いることで匂い痕跡数の推定を行えることをシミュレーションにより示すとともに、複数の情報量規準間での比較を行った。また、実データに対して痕跡数の推定がで正しくできることを確認した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
匂いイメージセンサのピクセル構造の実現と匂い要素へのプロファイル分解という基本コンセプトが作製されたデバイスとセンサ情報処理技術により実現できることを確認している。プロファイル分解の結果が匂い分布の形状を持つことから、匂い空間の視覚化により容易に理解・認識できる匂いセンシングとなることを示すことができている。これらの結果は、二次元センシングによるセンシング情報の高スループット化と伴に、視覚情報の拡張を意味しており、新しい匂いセンシングのコンセプトとなると言える。以上の通り、コンセプト検証と実デバイス開発について順調に進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
匂いイメージセンセから得られる匂い物質情報を飛躍的に増加させるために、匂い物質受容レイヤの高機能化をさらに進める。特に、色素カップリング技術による高感度化、ハイパースペクトル情報の入手による高スループット化（センシング時間と情報量）を図る。
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