研課題
J-GLOBAL ID:202104017085301629
研究課題コード:20347273
くさび型SPRセンサとDNA、機械学習によるVOCの選択的超高感度ガス検知器の開発
体系的課題番号:JPMJTM20D1
実施期間:2020 - 2021
実施機関 (1件):
研究代表者:
(
, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 )
DOI:
https://doi.org/10.52926/JPMJTM20D1
研究概要:
匂いは揮発性有機化合物(VOC)の集合であり、その検出技術は食品品質管理、医療・医薬品、安全検査等多方面へ応用でき、社会への影響は大きく、センサ市場の中でも発展が期待されている。本研究では、くさび型金属を用いた表面プラズモン共鳴(SPR)センサにおける出力画像の解析に基づく高感度検出とDNAによるVOCの吸着に関する研究成果に基づき、感度を従来のSPRセンサの1000倍向上させ濃度1 ppbのガスを識別検出することを目標とする。DNAをくさび型SPRセンサに固定し、出力信号を画像として得、差動増幅の要領で検出限界を向上し、機械学習により混合気体からVOCを選択的・高感度・リアルタイム検出する。
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