【seedsビッグデータ】人口知能による薬の結合予測~立体構造ビッグデータからのパターン発見~
立命館大学 生命科学部・生命情報学科 助教 笠原浩太 ビッグデータ解析と人工知能で蛋白質と薬の結合構造を予測 正解構造と誤った構造を85%の精度で判別 立体構造のデータベースから結合のパターンを抽出
カシスはアントシアニンを豊富に含む食品として知られているが、我々はアントシアニンに女性ホルモンであるエストロゲンに似た効果を発揮する特徴があることを発見した。またエストロゲンより作用が弱く安全に使用することができるため、機能性食品などに添加することで骨や血管の機能改善や肌の美容効
積雪により太陽光発電パネルが覆われるのを防ぐため、雪が積もりにくい回転型パネルの形状を考案した。また研究により、この形状は冬期の積雪防止だけでなく夏期の温度上昇による発電効率低下にも効果があることがわかった。合わせて、気温による影響を受けにくい蓄電技術の開発も行っている。
光触媒を用いた水素製造や蓄電等に用いられる金属酸化物のメソ結晶(ナノ粒子の集合体)を開発した。 メソ結晶は前駆体溶液の焼結処理や水熱反応などによって簡便に合成でき、従来のナノ粒子と比べ、格段に高い電気伝導性や光触媒活性を有している。
大気環境中の有害微粒子の多くである「すす」の処理法の問題を、帯電させた誘電体に微粒子を誘引するという新しい静電気的手法により実現させた。導電性の高い微粒子の除去から分解までを少ないエネルギーで行うことができる。
フレキシブルで透明な環境発電デバイスを開発。透明性に優れたフィルム上への電子回路組み込みが可能で、繰り返しの曲げに対しても優れた耐久性・安定性を持ち、あらゆるウェアラブルセンサへの応用が可能である。
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立命館大学 生命科学部・生命情報学科 助教 笠原浩太 ビッグデータ解析と人工知能で蛋白質と薬の結合構造を予測 正解構造と誤った構造を85%の精度で判別 立体構造のデータベースから結合のパターンを抽出