多変量解析と機械学習による直接電子移動型酵素の電極触媒能の向上およびデバイス応用

基盤部門カーボンニュートラル推進本部

髙村映一郎准教授

研究課題カテゴリー	基礎医学 , 歯学 , 臨床医学 , バイオ , 生物 , 農学 , 環境
研究課題名にあてはまる項目	プロセス・工法・要素技術などの開発 , 測定・評価方法（医療・バイオ含む） , 製品開発（繊維、工業製品、医薬品、医療機器など）
研究概要	バイオエレクトロニクス用デバイス構築では、性能向上のために電極触媒として優れた酸化還元酵素を用いる必要がある。従来の変異体スクリーニングでは、通常の酵素活性測定が用いられる。しかし、通常の酵素活性測定での評価と酵素電気化学反応に基づく評価では電子授受対象が異なるため、デバイス用酵素改変のための適格な情報を得ることが困難である。本研究では、酵素電気化学反応に基づくスクリーニングを行った上で、機械学習によってこれまでにないほど性能の向上したデバイス用酵素の設計を行う。また、発電、物質生産およびセンシングデバイスへの応用も行う。
募集中内容マッチング希望内容	シミュレーション/解析などを行ってくれる人, 試作品を作ってくれる人, 測定/評価をしてくれる人
ファームメンバー	繊維先端工学講座・髙村映一郎生物応用化学講座・梶田真司
研究概要図