2023年第84回応用物理学会秋季学術講演会
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セッション詳細

一般セッション(口頭講演)12 有機分子・バイオエレクトロニクス：12.6 ナノバイオテクノロジー

[21p-D901-1~19]12.6 ナノバイオテクノロジー

2023年9月21日(木) 13:30 〜 19:00
D901 (TKP)
林 智広(東工大)、 三浦 篤志(北大)、 早水 裕平(東工大)、 三宅 丈雄(早大)
13:30 〜 13:45

[21p-D901-1]単一エアロゾル微小液滴における粘度のサイズ依存性

〇三浦 篤志1 (1.北大院理)
13:45 〜 14:00

[21p-D901-2]分子性結晶が有する複数facetの液中sub-nm分解能FM-AFM計測

〇谷川 晃大1、森本 将行1、淺川 雅1 (1.金沢大)
14:00 〜 14:15

[21p-D901-3]自己組織化ペプチドの蛍光画像と原子間力顕微鏡像の定量的評価

〇(M1)前田 宙希1、早水 裕平1 (1.東工大物質理工)
14:15 〜 14:30

[21p-D901-4]電極上でのペプチドとヘミンの自己組織化構造と電気化学的活性

〇杉山 茉莉絵1、Wei Luo1、早水 裕平1 (1.東京工業大学)
14:30 〜 14:45

[21p-D901-5]ペプチドにより正電荷増強したミニフェリチンDpsタンパク質の自己集合化技術の開発

〇奥田 充宏1,2,3、Gabriela Pretre3 (1.明治大学、2.CIC nanoGUNE、3.Komie Corp.)
15:00 〜 15:15奨励賞エントリー英語発表

[21p-D901-6]Examination of the adhesion tendency of biofilm-forming bacteria on model organic surfaces using quartz crystal microbalance with energy dissipation monitoring

〇(DC)Glenn Villena Latag1, Tomohiro Hayashi1,2 (1.Tokyo TECH, 2.U. Tokyo)
15:15 〜 15:30奨励賞エントリー

[21p-D901-7]樹脂製ナノピラーの抗バイオフィルム評価

〇(M1C)松本 叡佳1、田中 重光2、永尾 寿浩2、新宮原 正三1、清水 智弘1、伊藤 健1 (1.関西大院シス理工、2.大阪産技研)
15:30 〜 15:45奨励賞エントリー

[21p-D901-8]樹脂ナノピラーの表面特性が及ぼす殺菌性能の評価

〇(M1C)松下 唯人1、清水 智弘1、新宮原 正三1、伊藤 健1 (1.関西大院理工)
15:45 〜 16:00奨励賞エントリー

[21p-D901-9]針型バイオセンサによる生育植物の糖モニタリング

〇(M2)中川 湧貴1、Wu Shiqi1、Gatus Daniella1、仁科 勇太2、三宅 丈雄1 (1.早大情シス、2.岡大異分野コア)
16:00 〜 16:15奨励賞エントリー

[21p-D901-10]ナノ注射器による細胞内ナノビーズ導入および細胞機能評価

〇(DC)小山 和洋1、張 博文1、劉 炳甫1、三宅 丈雄1 (1.早大情シス)
16:30 〜 16:45奨励賞エントリー

[21p-D901-11]赤外分光法と情報科学の融合による新しい界面選択的振動分光法の開発

〇(DC)前田 翔一1、千頭 俊太1、Song Subin1、林 智広1,2 (1.東工大物質理工、2.東大物性研)
16:45 〜 17:00奨励賞エントリー

[21p-D901-12]赤外分光と多変量曲線分解を組み合わせた高分子材料表面の水和水の構造解析

〇(DC)千頭 俊太1、前田 翔一1、Song Subin1、林 智広1,2 (1.東工大物質理工、2.東大物性研)
17:00 〜 17:15

[21p-D901-13]シミュレーテッド分岐マシンを用いたRNA二次構造予測

〇畑 宏明1、津田 健吾1、鈴木 賢2、松原 佑記1 (1.三井情報、2.東芝デジタルソリューションズ)
17:15 〜 17:30英語発表

[21p-D901-14]Enhancing Performance of Convolutional Neural Network-based Epileptic ·Electroencephalogram Diagnosis by Asymmetric Stochastic Resonance

〇(M2)Zhuozheng Shi1, Zhiqiang Liao1, Hitoshi Tabata1 (1.Univ. of Tokyo)
17:30 〜 17:45

[21p-D901-15]インフルエンザウイルスのヘマグルチニンとFab抗体の複合体(PDB-ID: 1KEN)に関するMM-MD/FMO連携計算による統計的な解析#2

〇北原 駿1、秋澤 和輝1、奥脇 弘次1、土居 英男1、山本 詠士2、平野 秀典2、泰岡 顕治2、森 義治3、田中 成典3、望月 祐志1,4 (1.立教大理、2.慶應大理工、3.神戸大院シス情、4.東大生研)
18:00 〜 18:15奨励賞エントリー

[21p-D901-16]深層学習を用いた散乱光輝度情報に基づく液中ナノ粒子の形状分類

〇山本 啓介1、倉持 宏美1,2、福田 尋晃1、澁田 靖1、一木 隆範1,2 (1.東大工、2.ナノ医療イノベーションセンター)
18:15 〜 18:30奨励賞エントリー

[21p-D901-17]タンパク質のFMO-DPDシミュレーション向け有効パラメータの算定-#2

〇太刀野 雄介1、土居 英男1、奥脇 弘次1、平野 秀典2、望月 祐志1,3 (1.立教大理、2.慶応大理工、3.東大生研)
18:30 〜 18:45奨励賞エントリー

[21p-D901-18]機械学習によるタンパク質のFMO-DPDシミュレーション用パラメータ算定の効率化

〇松岡 壮太1、土居 英男1、奥脇 弘次1、畑田 崚1、南 聡次朗1、栖原 涼輔1、太刀野 雄介1、望月 祐志1,2 (1.立教大理、2.東大生研)
18:45 〜 19:00

[21p-D901-19]機械学習を援用したDPDシミュレーションのための非経験的算定

〇土居 英男1、松岡 壮太1、奥脇 弘次1、畑田 崚1、南 聡次朗1、栖原 涼輔1、望月 祐志1,2 (1.立教大理、2.東⼤⽣研)
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