| 研究課題/領域番号 |
25K01588
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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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27040:バイオ機能応用およびバイオプロセス工学関連
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| 研究機関 | 東京農工大学 |
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研究代表者 |
ヴァヴリッカ クリストファー 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (20809199)
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| 研究分担者 |
高橋 俊介 東京電機大学, 理工学部, 准教授 (50778967)
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| 研究期間 (年度) |
2025-04-01 – 2028-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
17,160千円 (直接経費: 13,200千円、間接経費: 3,960千円)
2027年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2026年度: 6,760千円 (直接経費: 5,200千円、間接経費: 1,560千円)
2025年度: 10,010千円 (直接経費: 7,700千円、間接経費: 2,310千円)
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| キーワード | Enzyme Engineering / Artificial Intelligence / Directed Evolution |
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| 研究開始時の研究の概要 |
多様な有用物質の生合成経路の創出には、酵素工学と計算科学との融合が重要であり、特に酵素の改良や新規酵素の創出は、既存の生合成経路に人工代謝経路を加えることで、工業的に生産が困難な有用物質の生産を可能にする。本研究では、酵素工学の設計-評価-学習のサイクルを反復型統合機械学習システムで自動化したENzyme Selection & Optimization（ENSO）システムを開発する。このシステムは、酵素の機能改変が困難とされるEnzyme Commission (EC) 1~4番号の酵素を対象とし、酵素活性の反応機構を改変・高機能化する。
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