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J-GLOBAL ID：201502286091651300   整理番号：15A0293499

マイクロ流体チップ上の受容体-配位子相互作用からの蛍光シグナルを最適化するための計算ニューラルネットワークの応用

Application of a computational neural network to optimize the fluorescence signal from a receptor-ligand interaction on a microfluidic chip

著者 (4件)： ORTEGA Maria (Dep. of Chemistry and Biochemistry, California State Univ., Los Angeles, CA, USA) ,  HANRAHAN Grady ,  ARCEO Marilyn ,  GOMEZ Frank A.
資料名： Electrophoresis  (Electrophoresis)
巻： 36  号： 3  ページ： 393-397  発行年： 2015年02月 
JST資料番号： A0626B  ISSN： 0173-0835  CODEN： ELCTDN  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ガラススライドに共有結合的に結合する抗生物質のテイコプラニンへの,5-カルボキシフルオセイン-d-Ala-d-Ala-d-Ala(5-FAM(DA)₃)(1)の結合における蛍光を最適化するための,計算ニューラルネットワークプラットフォームの使用について記述する。調査の第一段階として,3水準の応答曲面実験計画法を使用した。続いて,(i)マイクロ流体デバイス上のガラスプラットフォームを誘導体化するために使用するテイコプラニンの濃度,(ii)プラットフォーム上へのテイコプラニンの固定化のために必要な時間,および(iii)1がマイクロ流体チャネル内のテイコプラニンとの平衡化を可能にする時間の長さの,定義した3つの実験パラメータを,ニューラルネットワークの手法により調査した。最適なニューラル構造は,トレーニングセット(r²=0.961)とテストセット(r²=0.934)の両データに関して,最適合モデルを提供した。実験と予測蛍光の間の優れた一致(%差)で,モデルのシミュレーション結果を実験的に検証し,これによりニューラルネットワーク手法の効率を実証した。Copyright 2015 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： チップ ,  *分子間相互作用 ,  蛍光分析 ,  最適化 ,  *ニューラルネットワーク ,  *テイコプラニン ,  抗生物質 ,  流体素子 ,  受容体 ,  分子 ,  誘導体化 ,  シミュレーション ,  マイクロ流体デバイス
準シソーラス用語： マイクロ流体チップ ,  リガンド

分類 (2件)： 分光分析  (CC03012W) ,  流体の実験・試験・測定方法及び装置  (BC01020K)

タイトルに関連する用語 (10件)： マイクロ流体チップ ,  受容体 ,  配位子 ,  相互作用 ,  蛍光 ,  シグナル ,  最適化 ,  計算 ,  ニューラルネットワーク ,  応用