2021 Fiscal Year Annual Research Report
ラボオンチップ向けの設計理論の確立と実用的な設計自動化システムの開発
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20H04160
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Research Institution | Ritsumeikan University |
Principal Investigator |
山下 茂 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (30362833)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
冨山 宏之 立命館大学, 理工学部, 教授 (80362292)
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Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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Keywords | ラボオンチップ / MEDA / DMFB / PMD / 操作エラー / タスクスケジューリング |
Outline of Annual Research Achievements |
DMFBで液滴の分割を行う時に操作誤差が発生する場合がある。この誤差に対応する一般的な方法は、許容できない分割エラーが起こった場合に再度混合と分割を繰り返すか、もしくは、同じ濃度の液滴を複数余分に作成して、それらを混合することでエラーの影響を少なくするという方法が主流である。これらと異なる考え方に基づいて、途中で複数の液滴が使用される場合にその組み合わせ方を工夫するだけで、エラーの影響を少なくすることができる手法を考案した。この手法は、混合操作の回数や使用する液滴を全く増やすことなく、また従来の手法とも併用可能な手法である。 MEDAを対象とした液滴のルーティング手法を開発した。異なる2種類の液滴が入力され、それぞれ決められた比率で2つの液滴に分離した後、種類の異なる2つの液滴を混合する。この一連の操作に必要な面積が最小となるような液滴のルーティング(移動経路)を、整数計画法により求める手法を開発した。従来の手法と比較して、ルーティングに必要な面積を約4割削減することができた。 PMDにおいて、混合回数が2回で任意の比率の試薬を合成できるDATSと呼ぶアルゴリズムを開発した。また、少しの誤差を許して所望の濃度を達成するヒューリスティックであるDARDAと呼ぶ手法も考案した。また、シミュレーションによりDARDAは、混合時間、必要なセル数、合成濃度の誤差において従来の手法よりも優れていることを示した。 バイオチップの液滴ルーティングやスケジューリングの研究を、他分野に応用した。具体的には、荷物配送ドローンのルーティング、マルチコア上でのタスクスケジューリング、回路の高位合成における演算スケジューリングに応用し、それぞれの分野で成果を得た。
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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
当初の予定通り操作エラーに対する新しい手法を考案することができ、また,関連するラボオンチップに関する様々な研究やタスクスケジューリングに関する研究が順調に進展しているため。
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Strategy for Future Research Activity |
今までと大きな方針は変えずに、次世代の大規模なラボオンチップをエラーも考慮して効率的に使いこなす設計手法を確立するための要素技術の取得を目指して、以下の項目の研究を進める。① 今までに検討を進めたDMFBにおいて途中で複数の液滴が使用される場合の組み合わせ方を工夫するだけでエラーの影響を減少できる手法について、実際に多くの希釈グラフに適用してその効果を検証する。② 今までに開発したPMD向けの試薬合成アルゴリズムは混合ステップ数を少なくできるが、使用するPMDのセル数が多くなる傾向がある。そのため今後はセル数を少なくする手法についても検討する。③ 今までにMEDAにおける様々な状況における効率的なルーティングやスケジューリング手法の開発を行ってきた。今後は、今までにまだ対応できていない、より複雑な状況にも対応できる手法の検討を行う。④ 今までバイオチップに限らず一般的なチップを対象として、計算資源の使用量を最適に決定するタスクスケジューリング手法を開発している。それらの開発したスケジューリング手法をバイオチップの設計に応用することを検討する。⑤ 上記以外に、ラボオンチップの設計手法に関しての研究動向を調査して、新規の研究テーマを見つけて研究を進める。
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Research Products
(16 results)