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J-GLOBAL ID：202002294127777897   整理番号：20A2482320

高感度で特異的な分子識別のための機械学習結合進化バイオセンサアレイ【JST・京大機械翻訳】

Machine learning linked evolutionary biosensor array for highly sensitive and specific molecular identification

著者 (13件)： Kim Haseong (Synthetic Biology and Bioengineering Research Center, Korea Research Institute of Bioscience and Biotechnology (KRIBB), Daejeon 34141, Republic of Korea) ,  Kim Haseong (Department of Biosystems and Bioengineering, KRIBB School of Biotechnology, University of Science and Technology, Daejeon, 34113, Republic of Korea) ,  Seong Wonjae (Synthetic Biology and Bioengineering Research Center, Korea Research Institute of Bioscience and Biotechnology (KRIBB), Daejeon 34141, Republic of Korea) ,  Seong Wonjae (Department of Biosystems and Bioengineering, KRIBB School of Biotechnology, University of Science and Technology, Daejeon, 34113, Republic of Korea) ,  Rha Eugene (Synthetic Biology and Bioengineering Research Center, Korea Research Institute of Bioscience and Biotechnology (KRIBB), Daejeon 34141, Republic of Korea) ,  Lee Hyewon (Synthetic Biology and Bioengineering Research Center, Korea Research Institute of Bioscience and Biotechnology (KRIBB), Daejeon 34141, Republic of Korea) ,  Kim Seong Keun (Synthetic Biology and Bioengineering Research Center, Korea Research Institute of Bioscience and Biotechnology (KRIBB), Daejeon 34141, Republic of Korea) ,  Kwon Kil Koang (Synthetic Biology and Bioengineering Research Center, Korea Research Institute of Bioscience and Biotechnology (KRIBB), Daejeon 34141, Republic of Korea) ,  Park Kwang-Hyun (Disease Target Structure Research Center, KRIBB, Daejeon, 34141, Republic of Korea) ,  Lee Dae-Hee (Synthetic Biology and Bioengineering Research Center, Korea Research Institute of Bioscience and Biotechnology (KRIBB), Daejeon 34141, Republic of Korea) ,  Lee Dae-Hee (Department of Biosystems and Bioengineering, KRIBB School of Biotechnology, University of Science and Technology, Daejeon, 34113, Republic of Korea) ,  Lee Seung-Goo (Synthetic Biology and Bioengineering Research Center, Korea Research Institute of Bioscience and Biotechnology (KRIBB), Daejeon 34141, Republic of Korea) ,  Lee Seung-Goo (Department of Biosystems and Bioengineering, KRIBB School of Biotechnology, University of Science and Technology, Daejeon, 34113, Republic of Korea)
資料名： Biosensors & Bioelectronics  (Biosensors & Bioelectronics)
巻： 170  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0173C  ISSN： 0956-5663  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 細菌は,分子認識のための遺伝的にコードされたバイオセンサとして広く研究されている数百の転写因子による細胞内代謝産物または外因性物質の検出から複雑なシグナル伝達カスケードを開始する。しかし,限られた数の転写因子とそれらの広い基質特異性は,小分子同定の曖昧さをもたらす。本研究は,高度に特異的な基質シグナルを捕捉できる機械学習技術による進化的バイオセンサアレイを用いた新しい小分子フィンガープリント法を示した。単一転写因子に由来する複数の変異体転写因子の使用は,我々の関心の小分子により誘導される転写因子の限られた利用性を効果的に回避した。この方法は小分子の同定に対して95.3%の真の陽性率を達成し,高分解能蛋白質工学技術は75倍の検出限界を改善した。変異体転写因子の複雑な細胞生化学に起因するバックグラウンドノイズによるシグナルトレードオフは,バイオセンサアレイが統計的分散に関してより有益になることを可能にする。単一転写因子駆動進化バイオセンサアレイと組み合わせた機械学習技術は,分子フィンガープリント技術のための新しい道を開くであろう。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 細菌 ,  遺伝 ,  基質 ,  基質特異性 ,  代謝産物 ,  フィンガープリント法 ,  検出限界 ,  高分解能 ,  小分子 ,  *バイオセンサ ,  細胞情報伝達 ,  転写因子 ,  *分子認識 ,  タンパク質工学 ,  *機械学習

著者キーワード (6件)： 遺伝的にコードされたバイオセンサ ,  機械学習 ,  分子同定 ,  蛋白質工学 ,  バイオセンサアレイ ,  ハイスループットスクリーニングシステム

分類 (2件)： 分析機器  (CC02020S) ,  生化学的分析法  (EA03030G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 高感度 ,  分子識別 ,  機械学習 ,  進化 ,  センサアレイ