| 研究領域 | 超地球生命体を解き明かすポストコッホ機能生態学 |
|---|
| 研究課題/領域番号 |
19H05681
|
|---|
| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 審査区分 |
複合領域
|
|---|
| 研究機関 | 関西学院大学 |
|---|
研究代表者 |
重藤 真介 関西学院大学, 理学部, 教授 (10756696)
|
|---|
| 研究分担者 |
劉 宗翰 関西学院大学, 理工学研究科, 助教 (10825475)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
93,730千円 (直接経費: 72,100千円、間接経費: 21,630千円)
2023年度: 16,770千円 (直接経費: 12,900千円、間接経費: 3,870千円)
2022年度: 16,770千円 (直接経費: 12,900千円、間接経費: 3,870千円)
2021年度: 16,770千円 (直接経費: 12,900千円、間接経費: 3,870千円)
2020年度: 16,770千円 (直接経費: 12,900千円、間接経費: 3,870千円)
2019年度: 26,650千円 (直接経費: 20,500千円、間接経費: 6,150千円)
|
|---|
| キーワード | 顕微ラマン分光 / シングルセル解析 / 機械学習 / 希少放線菌胞子嚢 / アーキア / 微生物識別 / 土壌微生物 / スペクトルビッグデータ / 高密度培養デバイス / 分光ビッグデータ / シングルセルラマンデータ / ゲル充填マイクロウェルアレイ / メタン生成アーキア / 微生物分類 / 光ピンセット / マイクロゲルウェル培養デバイス / ポストコッホ微生物分離装置 / ラマンビッグデータ / 共鳴ラマン効果 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
自発ラマンスペクトルおよび自家蛍光スペクトルを利用し、それら分子スペクトルを様々な測定条件（励起レーザー波長、表面／チップ増強、安定同位体標識）、外的摂動（温度変化、pH変化、電場印加、施肥を反映した栄養源、化学物質添加、酸素濃度変化など）の下で取得することによって、複合微生物系の分光データを超高次元化する。得られた分光ビッグデータをもとに、領域内の研究者と緊密に連携して情報学における最新のデータマイニング・機械学習技術を利用することで複合微生物を網羅的にプロファイリングし、それらの属種と生理的機能（代謝）の判別を可能にするポストコッホ技術を創出する。
|
| 研究実績の概要 |
本研究課題は、地球上の微生物の99%以上を占める未分離・未解明な微生物の種と機能を解析するための革新的な「ポストコッホ微生物分離装置」を開発することを目的とする。そのために、ラマン/自家蛍光スペクトルからなる分光ビッグデータを機械学習などの人工知能技術により解析し、環境中の多様な微生物を網羅的にプロファイリングする技術の確立を目指す。具体的には、(1)１細胞ラマンデータの機械学習による微生物種の高精度識別法の開発、(2)希少放線菌、環境汚染物質分解菌などの微生物を対象とした「ラマンマーカー」の探索、(3)波長可変レーザーを光源とした多波長励起顕微ラマン分光装置の開発と応用、などを柱として研究を進めている。2023年度の各項目の主な研究成果は以下の通りである。
(1)バクテリア・アーキア計25種の１細胞ラマンスペクトルに基づき、教師あり機械学習アルゴリズムのLightGBMおよび教師なし機械学習アルゴリズムのx-meansを用いたバクテリアとアーキアの高精度なドメイン分類モデルを構築した。これにより、環境中に存在する多様なアーキアを優占なバクテリアと識別して検出することが可能となる。
(2)希少放線菌Actinoplanes missouriensisの胞子嚢のマルチモーダル（自発ラマン、マルチプレックスCARS、第二高調波発生、和周波発生、3次和周波発生）分子イメージングを行い、胞子嚢膜に局在する新たな分子種を発見し、その分子種を含む層が反転対称性のない秩序構造を有することを明らかにした。
(3)代表的な光合成細菌のコロニーおよび１細胞を5つの励起波長（488, 514, 532, 561, 594 nm）で測定し、カロテノイドのラマンスペクトルを利用して、光合成細菌を明瞭に識別可能であることを実証した。
|
| 現在までの達成度 (段落) |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
|
