量子化学的記述子を用いたアンサンブル機械学習モデルの開発と分光スペクトル解析

• 研究課題/領域番号: 23K04678
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分32010:基礎物理化学関連
• 研究機関: 静岡大学
• 研究代表者: 北村 勇吉 静岡大学, 工学部, 助教 (00855702)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円); 2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2023年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
• キーワード: 分光スペクトル解析 / アンサンブル学習器 / 量子化学的記述子 / 構造機能相関 / ソルバトクロミズムシフト

研究開始時の研究の概要

本研究課題は，多数の異種分子が複雑に相互作用する溶液系および生体系のスペクトルを対象として，（A）量子化学的記述子を用いたアンサンブル機械学習モデルによる分子スペクトルの予測精度の向上，（B）重要な特徴量データ（記述子）の構造を可視化し、解釈を与えることによって機能と構造間の相関関係を網羅的に解明する。構造ダイナミクスと分光スペクトル形状との相関関係解析の汎用化・高精度化する新規手法を開発する。ペプチド鎖の２次構造に関連するアミドI, IIモードや色素分子のソルバトクロミズムシフトなどに適用し，従来のモデルでは考慮されていなかった「隠れた因子」を明らかにすることを目指す。