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2022 年度 研究成果報告書

機械学習によるナノ粒子流の制御と一分子識別技術への応用

研究課題

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研究課題/領域番号 18H05242
研究種目

基盤研究(S)

配分区分補助金
審査区分 大区分C
研究機関大阪大学

研究代表者

川野 聡恭  大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 教授 (00250837)

研究分担者 土井 謙太郎  豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (20378798)
辻 徹郎  京都大学, 情報学研究科, 准教授 (00708670)
山崎 嘉己  大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 助教 (80926288)
上原 聡司  大阪大学, 基礎工学研究科, 准教授 (70742394)
研究期間 (年度) 2018-06-11 – 2023-03-31
キーワード分子流体力学 / Nanofluidics / ナノ粒子流 / 一分子計測 / 機械学習
研究成果の概要

微粒子が狭小流路を通過する際,溶媒中に微弱なパルス状電流変化が生じ,その時系列データ解析によりウイルスやDNA塩基の識別が可能である.透明ガラス基板の超微細加工(O(10)nm精度)と微小電流計測(O(10)pA精度,100kHz)の独創技術は,ナノ粒子流に対する可視化観察と電流検出の同時実行,同期加算平均によるBrownian Noiseの大幅低減を実現した.これらは,分子流動解析(電気泳動,熱泳動,熱揺動,光圧,粒子群や粗視化DNAの理論模型)の援用により,負の熱泳動や疑似トンネル電流の知識拡充,Opto-nanofluidicデバイス群の創製,大偏差原理に基づく一分子識別技術に結実した.

自由記述の分野

分子流体力学

研究成果の学術的意義や社会的意義

ナノ流体素子技術(Nanofluidics)による一分子識別を目指し,従来の流体力学体系に「熱揺動と大偏差原理」「電気泳動,熱泳動及び光圧」「機械学習による最適設計と制御」に関する知識と技術の融合を推進した.独創的な学術展開,すなわち,ナノ粒子の再現的確率流動,荷電微粒子の運動に伴い発生する特殊電流,正負の熱泳動による粒子選択機能に関し,理論と実験の両面からこれらの本質的解明と利導に取り組んだ.光渦駆動のナノ粒子流動デバイス創製とともに,新しいデータ解析手法の開発によるコロナウイルスの識別性能向上が見込まれ,新学術分野:Optothermal Nanofluidicsでの先導的役割を果たした.

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公開日: 2024-01-30  

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