東京科学大学 研究シーズ|
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研究キーワード：東京科学大学における「有害物質」 に関係する研究一覧：2件
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発表日：2025年9月9日
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流れの力で電気化学発光を実現
給電不要の新技術、環境モニタリング応用にも期待
東京科学大学（Science Tokyo） 物質理工学院 応用化学系の稲木信介教授とビラニ・エレナ特任助教（当時）、鈴木倫太郎大学院生（当時）らの研究チームは、電源装置を用いない電気化学発光法を開発し、溶液中のアミン化合物の検出応用に成功しました。電気化学反応による発光現象（電気化学発光[用語1]）に基づく分析法は、優れた検体分析手法として知られていますが、通常は電気化学反応を駆動するための電源装置が必要不可欠です。本研究では、送液により生じる...
キーワード：検索システム/環境モニタリング/環境浄化/光電子増倍管/ノイズ/検出器/励起状態/化学発光/高分子/電気化学発光/電子移動/電解合成/樹脂/ファイバー/アミン/電気化学反応/活性種/電解液/電子デバイス/還元反応/有害物質/マイクロ/マイクロ流路/モニタリング/酸化還元/多孔質/多孔質材料/多孔質体/電解質/電気化学/比表面積/極限環境/有機電気化学/フェノール/TPA/酸化反応/電子移動反応
他の関係分野：複合領域環境学数物系科学化学総合理工工学総合生物農学
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発表日：2025年4月4日
2
独自の深層学習モデルによる蛍光免疫センサーの高性能化
アミノ酸配列のみから機能の有無が予測可能に
東京科学大学 総合研究院 化学生命科学研究所の北口哲也准教授と朱博助教、生命理工学院の井上暁人大学院生（研究当時）らの研究チームは、同工学院の小林健准教授と米国カリフォルニア大学アーバイン校のChang C. Liu教授と共同で、蛍光免疫センサーを高性能化させる独自の深層学習モデル「NanoQ-model 1.0」を構築しました。標的分子を検出できる免疫センサーは、環境調査や食品分析、医療などで不可欠です。しかし、高感度なセンサーの開発には膨大な試行錯誤が必要で、数ヵ月を要していました。本研究では、深層学習を利用して構築した分類モデルにより、このプロセスをわずか数...
キーワード：スループット/AI/機械学習/言語モデル/情報学/深層学習/人工知能（AI）/検索システム/産学連携/相補性/二量体/蛍光センサー/電子移動/グルコース/ハイスループットスクリーニング/光応答/有害物質/シリコン/センサー/バイオセンサー/レーザー/光センサー/ハイスループット/機能予測/変異体/アレルゲン/酵素活性/性決定/アミノ酸配列/SARS-CoV-2/cGMP/FACS/蛍光タンパク質/健康診断/新型コロナウイルス/大腸/臨床検査/フローサイトメトリー/ATP/in vitro/RNA/アミノ酸/スクリーニング/トリプトファン/ヘリックス/マウス/リガンド/蛍光色素/蛍光標識/光誘起電子移動/抗原/抗体医薬/受容体/大腸菌/アレルギー/ウイルス/ゲノム/ワクチン/遺伝子/感染症/抗体
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学化学生物学工学総合生物農学