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本研究では、自動陽ペッティングロボットを用いて、プラークアッセイ法を基にした独自のウイルス活性評価手法を開発し、末端官能基の異なる自己組織化単分子膜（SAM）のデータベースを構築します。また、原子間力顕微鏡を用いてSAM表面に吸着したウイルスの形態観察を行い、ウイルス不活性化過程を表面・界面科学的視点から解明します。構築したデータベースを基に、機械学習による相関解析を行い、SAMの構造的特徴がウイルス失活能に与える影響度を定量的に求めます。これにより、経験に基づいた試行錯誤的アプローチから脱却した新しいウイルス不活性化材料の設計手法の確立を目指します。
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