| 研究課題/領域番号 |
18K05512
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分38050:食品科学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 |
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研究代表者 |
林 宣之 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 食品研究部門, 上級研究員 (40294441)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2018年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
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| キーワード | 分子認識 / センサ / 超分子 / 味センサ / 渋味 |
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| 研究成果の概要 |
蛍光発光する性質を持つ人工レセプター分子が合成された。この分子は食品中のポリフェノール類と複合体を形成し、その際に生じる蛍光強度の変化はポリフェノール固有の渋味強度と良い相関を示した。化学計算を含む詳細な結合研究は、これらの複合体の平衡定数、化学量論比、ならびに分子認識メカニズムを明らかにした。市販の緑茶ペットボトル飲料の渋味強度を評価するために、この人工レセプター型味センサを適用したところ、ヒトの官能による評価結果と高い相関が得られたことから、本法が新たな客観的味評価法として有用であることが示された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
学術的意義：分析化学を応用した味センシング方法を開発することにより、味センサの概念、特に汎用分析機器を利用するレセプター型味センサの一般化に資するとともに、食品の味の評価方法に大きな変革をもたらすことができる。さらに、ヒトの味受容を模倣したセンシングへの水中における超分子化学の高度な実践である。
社会的意義：食品等の味に関する大量のデータを高速かつ高精度で得る方法の基礎となる技術であり、AI社会におけるビッグデータの形成とそれを利用したフードチェーンの構築に資することができる。
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