Stem cell differentiation platform utilizing Bayesian machine learning

利用贝叶斯机器学习的干细胞分化平台

• 批准号: 20KK0160
• 负责人: Packwood Daniel
• 金额: $ 12.06万
• 依托单位: Kyoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Fund for the Promotion of Joint International Research (Fostering Joint International Research (B))
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-10-27 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20KK0160/
• 关键词: stem cell; cardiomyocite; machine learning; statistics; small molecule; Stem cell; Cardiomyocite; Screening; Machine learning; DFT; Data-driven; ベイズ最適化; 材料情報; 機械学習; 幹細胞分化増殖; 再生医療

During 2032, we made three steps towards achieving our goal of realising in-silico design of small molecules for inducing cardiac differentiation.[1] We developed a new type of molecule descriptor based on van der Waals volume shapes and hydrophilicity information. By using these descriptors in neural network model, we achieved good predictive accuracy for the cardiac differentiation effect of small molecules (true positive rate = 77 %). [2] We developed a new code for in-silicon generation of small organic compounds based on a molecule fragment library. The candidate compounds generated by this code can be tested by the neural network described above. [3] We succeeded to implement a cardiac differentiation protocol in our laboratory, which can be used to test the compounds predicted above.

于2032年，我们朝着实现诱导心脏分化的小分子计算机设计的目标迈出了三步。[1]我们开发了一种基于货车范德华体积形状和亲水性信息的新型分子描述子。通过在神经网络模型中使用这些描述符，我们对小分子的心脏分化作用取得了良好的预测准确性（真阳性率= 77%）。[2]我们开发了一种新的基于分子片段库的硅内生成小有机化合物的代码。由该代码生成的候选化合物可以通过上述神经网络进行测试。[3]我们成功地在我们的实验室中实施了心脏分化方案，该方案可用于测试上述预测的化合物。

项目成果

データ科学・機械学習を活用する機能性分子の設計手法

利用数据科学和机器学习的功能分子设计方法

• 发表时间: 2022
• 作者: 野田祥平(神戸大院・理);秋田鉄也(水産機構・資源研);武島弘彦(東海大);佐藤拓哉(京大・生態研セ);佐藤拓哉;Rodi Abdalkader and Kenichiro Kamei;Daniel M. Packwood
• 通讯作者: Daniel M. Packwood

Cell-Inspired Materials and Engineering

细胞启发材料与工程

• 发表时间: 2021
• 作者: Kakumyan Pattana;Suwannarach Nakarin;Kumla Jaturong;Saichana Natsaran;Lumyong Saisamorn;Matsui Kenji;H. Tabe and T. Ueno
• 通讯作者: H. Tabe and T. Ueno

Development of human cornea-on-a-chip

人类角膜芯片的研制

• 发表时间: 2022
• 作者: 野田祥平(神戸大院・理);秋田鉄也(水産機構・資源研);武島弘彦(東海大);佐藤拓哉(京大・生態研セ);佐藤拓哉;Rodi Abdalkader and Kenichiro Kamei;Daniel M. Packwood;Rodi Abdalkader;Rodi Abdalkader
• 通讯作者: Rodi Abdalkader

The survival and characteristics of cryopreserved human iPSC-derived corneal epithelial cells generated by SSM-CI method

SSM-CI 方法产生的冻存人 iPSC 来源的角膜上皮细胞的存活和特性

• 发表时间: 2022
• 作者: Abdalkader Rodi;Chaleckis Romanas;Fujita Takuya;Rodi ABDALKADER
• 通讯作者: Rodi ABDALKADER

Data science for novel molecular materials

新型分子材料的数据科学