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申請者氏名 |
Requested Supervising Professor |
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重藤 真介 |
Shinsuke SHIGETO |
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研究題目 |
Title of the project |
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分子分光とAI技術による微生物１細胞解析 |
Single-cell
analysis of microbes using molecular spectroscopy and AI technologies |
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博士研究員への要望・専門、経験等 |
Qualifications for Postdoctoral Fellow including academic and non-academic background, research fields and interests |
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1)
博士の学位を有する方（取得見込含む） 2)
顕微分光を用いた微生物細胞解析手法の開発に意欲を持って取り組める方 3)
微生物培養または機械学習の経験を有していることが望ましい |
The candidate should have (1) a PhD in chemistry, agricultural
science, biology, or a related field; (2) interest in developing novel methods
for single microbial cell analysis by means of microspectroscopic techniques;
and (3) experience with cell culture or machine learning. |
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研究計画 |
Details on research project |
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本研究では、１細胞から得たラマン・自家蛍光スペクトルデータの機械学習により、微生物の種や機能を非破壊的に解析する新たな手法を開発し、多くの未知種を含む環境中の微生物に応用します。これまでに科学研究費補助金（新学術領域研究）の助成を受け、モデル細菌およびモデルアーキアを対象とした基盤研究を行ってきました。それを土壌・海洋中の未知微生物へと広く展開すべく、分光測定および機械学習モデルの高度化に取り組みます。また、極限環境における微生物の振る舞いを１細胞レベルで明らかにするため、高圧などの条件下での顕微分光測定の実現を目指します。 |
This project aims to develop novel methods
for nondestructive analysis of microbial identity and function using machine
learning models constructed from Raman/autofluorescence spectra of single
cells, and to apply the developed method to the ‘microbial dark matter’. The
candidate will lead efforts to advance the spectroscopic methods and machine
learning models we have previously developed (e.g. iScience 24,
102975 (2021)) such that they become applicable to unknown soil and marine
microbes. Besides, the candidate will study microbial cells under extreme
conditions, such as high pressure. |