| 研究課題/領域番号 |
23H05388
|
|---|
| 研究種目 |
奨励研究
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 審査区分 |
4110:情報科学、情報工学、人間情報学、応用情報学およびその関連分野
|
|---|
| 研究機関 | 金沢大学 |
|---|
研究代表者 |
魏 威凛 金沢大学, ナノ生命科学研究所, 技術職員
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
480千円 (直接経費: 480千円)
2023年度: 480千円 (直接経費: 480千円)
|
|---|
| キーワード | 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 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
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。
|
| 研究成果の概要 |
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。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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。
|
