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J-GLOBAL ID：202502273591860271   整理番号：25A0465374

機械学習による親水性ブラシへのタンパク質吸着現象理解

著者 (3件)： 奥山浩人 (東京科大 化生研) ,  菅原勇貴 (東京科大 化生研) ,  山口猛央 (東京科大 化生研)
資料名： 膜シンポジウム(CD-ROM)  (膜シンポジウム講演要旨集(CD-ROM))
巻： 2024  ページ： 100-102  発行年： 2024年11月14日 
JST資料番号： L2226B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・水処理膜の親水性ブラシへの蛋白質吸着現象の機械学習について報告。
・PEGブラシに対するタンパク質の121個の吸着特性データについて,分子量やイオン濃度など9個の記述子に対する吸着量を機械学習し,モデルの妥当性や各記述子の影響度を評価。
・任意の蛋白質溶液に適したブラシをスクリーニングできることを確認。

シソーラス用語： *下水処理 ,  *膜透過 ,  ファウリング ,  防汚性 ,  高分子ブラシ ,  親水性 ,  タンパク質 ,  吸着量 ,  *機械学習 ,  モデル検査

分類 (2件)： 膜分離  (XD02120Z) ,  下水,廃水の物理的処理  (SC03040L)

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習 ,  親水性 ,  ブラシ ,  タンパク質 ,  吸着現象 ,  理解