筑波大学は、微生物集団のなかの個々の細胞の「自家蛍光」を生きたまま同時に解析できる新技術を開発した。多くの微生物細胞から有用物質の生産能が高い細胞を選抜するために、培養によって増殖された細胞の破砕、分析などが行われている。また、微生物の細胞を破壊せずに、個々の性質を分析することは困難であるとされてきた。同大学は、細胞が光を吸収して再び放つ性質(自家蛍光)を測定する「自家蛍光シグネチャー解析」という分析法に着目し、細胞内の二次代謝産物を「共焦点顕微鏡」を用いて立体スキャンし、励起光の波長と蛍光の波長・強度のパターンを表す画像としてデータベース化することに成功した。さらに、こうして取得した自家蛍光ビッグデータを人工知能(AI)に学習させて、細胞の性質の識別を試行した結果、細胞の種の分類や、生理状態(増殖段階)の識別が95％以上の高い精度で予測可能なことが示唆された。細胞の品質管理技術などへの応用が期待できるという。
| 情報源 |
【オンライン情報源1】 筑波大学 注目の研究 |
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| 配布形式1 |
【交換形式名称】HTML 【版】不明 |
| タイトル | 筑波大、微生物細胞の自家蛍光ビッグデータ評価ツールを開発 |
|---|---|
| 日付1 |
刊行日: 2019/09/05 |
| 要約 | 筑波大学は、微生物集団のなかの個々の細胞の「自家蛍光」を生きたまま同時に解析できる新技術を開発した。多くの微生物細胞から有用物質の生産能が高い細胞を選抜するために、培養によって増殖された細胞の破砕、分析などが行われている。また、微生物の細胞を破壊せずに、個々の性質を分析することは困難であるとされてきた。同大学は、細胞が光を吸収して再び放つ性質(自家蛍光)を測定する「自家蛍光シグネチャー解析」という分析法に着目し、細胞内の二次代謝産物を「共焦点顕微鏡」を用いて立体スキャンし、励起光の波長と蛍光の波長・強度のパターンを表す画像としてデータベース化することに成功した。さらに、こうして取得した自家蛍光ビッグデータを人工知能(AI)に学習させて、細胞の性質の識別を試行した結果、細胞の種の分類や、生理状態(増殖段階)の識別が95％以上の高い精度で予測可能なことが示唆された。細胞の品質管理技術などへの応用が期待できるという。 |
| 目的 | ニュースリリース等の配信 |
| 状態 | 完成 |
| 問合せ先（識別情報）1 |
【組織名】筑波大学 【役職名】 【個人名】 【電話番号】 【FAX番号】 【住所】 【E-mail】 【オンライン情報源】筑波大学 【案内時間】 【問合せのための手引き】 【役割】情報資源提供者 |
| 分野 | 環境総合 |
| 種別 | ニュース・イベント:ニュース:国内ニュース |
| 場所 | アジア:日本 |
| キーワード | 品質管理技術、微生物、筑波大学、識別、人工知能、AI、自家蛍光、自家蛍光シグネチャー解析、共焦点顕微鏡、自家蛍光ビッグデータ |
| 言語1 | 日本語 |
| 文字集合1 | utf8 |
| 主題分類 | 環境 |
| ファイル識別子 | 103860 |
|---|---|
| 言語 | 日本語 |
| 文字集合 | |
| 親識別子 | |
| 階層レベル | 非地理データ集合 |
| 階層レベル名 | 国内ニュース |
| 日付 | 2019/09/06 |
| メタデータ標準の名称 | JMP |
| メタデータ標準の版 | 2.0 |
| 国内ニュース | https://tenbou.nies.go.jp/news/jnews/detail.php?i=27698 |
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