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本年度は、構造変化を伴うタンパク質粒子画像から自動的に構造変化を解析する新規のアルゴリズムの開発を行った。氷包埋されたタンパク質の画像は、非常にノイズが高く、コントラストが低いため、通常の画像分類アルゴリズムでは高精度に分類することが困難である。今回新たに開発した分類技術では、Simulated Annealing法を応用することで、それぞれのタンパク質の3次元構造を計算し、この3次元構造から構造変化の分類を行った。これにより、従来の2次元画像からの分類と比較し、非常に高精度な分類が可能となり、微細な構造変化を捉えることに成功した。現在、細胞内の増殖・分化に関わるタンパク質の構造解析に、本アルゴリズムを適用し、従来よりも高精度な分類・構造解析を可能とした。現在はこの研究成果をまとめ、国際誌に投稿中である。これと平行して、走査電子顕微鏡を用いた生物サンプルの3次元解析システムの開発を行った。本方法では、試料下側に複数のX線検出素子を設置することで、一回の撮像で複数の傾斜画像を取得し、この画像から3次元構造を求める。そのため、サンプルを傾斜させる必要が無く、一回の撮像での3次元構造解析を可能とした。生物サンプルは大気圧に保持するホルダー内に封入され、高コントラストかつ低ダメージにて観察することが可能である。本方法により、バクテリアの3次元構造を一回の撮像で解析し、その詳細な内部構造を観察することに成功した。この成果は、国際学術誌に発表した。以上のように、本研究提案で目標とした、生物試料の電子顕微鏡画像を用いた構造変化の自動解析技術の開発をほぼ達成したものと考える。今後は、新規に開発したアルゴリズムや観察方法をより高精度化・高分解能化を行い、より微細な構造変化の解析を目指す予定である。
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