生体物質の原子間力顕微鏡評価におけるデータサイエンスの応用

抄録

走査プローブ顕微鏡の一種である原子間力顕微鏡(AFM)観察では、微粒子などの3次元データが取り込まれており、データサイエンスの手法を導入すると、微粒子などの特徴抽出を飛躍的に高めることができる。本講演では、基板に吸着したエクソソーム(ナノベシクル)からのデータの抽出、機械学習による放出元細胞の特定、および多変量解析による高い正答率の理由の推定について報告する。