ResearchNews
ArticlesAnalytical Chemistry94(5), 2416–2424 (2022)

A. Nakamura et al.
7-Aminocoumarin-4-acetic Acid as a Fluorescent
Probe for Detecting Bacterial Dipeptidyl Peptidase
Activities in Water-in-Oil Droplets and in Bulk ⎘本学、神⼾⼤、神⼾学院⼤の研究グループ
は、微⽣物スクリーニングに利⽤可能な新しい基質を開発し、微⽣物スクリーニングへの有⽤性を実証しました。本研究は油中微⼩液滴 (ドロップレット) を⽤いた微⽣物探索技術の応⽤範囲を⼤幅に拡⼤します。

本研究はAnal. Chem.のサポーティングジャーナルカバーに選出されています。

ResearchNewsArticles

Journal of Biotechnology
358, 46-54 (2022)

Y. Tanaka et al.
Using gel microdroplets to develop a simple highthroughput screening platform for oleaginous
microorganisms ⎘直径100µmの微⼩なゲルボールを⽤いた
油脂⽣産微⽣物のスクリーニングプラットフォームを開発しました。本技術を活⽤す構築したスクリーニングプラットフォームることで油脂⽣産性と⽣育能を同時にかつ、⾼速に評価可能です。本成果は微⽣物を⽤いた⾷⽤油⽣産の技術開発を促進します。

油脂⽣産性と⽣育能を同時に評価

ResearchNewsArticles

Applied Microbiology and Biochemistry106, 4683–4693 (2022)

Y. Kitahara et al.
A real-time monitoring system for
automatic morphology analysis of yeast
cultivation in a jar fermenter ⎘ハイスピードカメラおよびマイクロ流体デバイスを活⽤し、ジャーファーメンターで培養中の酵⺟の⾼解像度画像を⾼速で取得可能なリアルタイムモニタリングシステムを構築しました。本
研究は形態情報の活⽤を促進し、微⽣物培養制御技術の向上に寄与します。

構築したリアルタイムモニタリングシステム

New Biotechnology
72, 149-158 (2022)

w/oドロップレット⽤いた⽷状菌の形質転換プラットフォームを開発しました。直径100 µmのドロップレットを⽤いることで、従来の形質転換法よりも細胞の再⽣時間を7 倍に短縮し、再⽣率を8 倍に⾼め、スクリーニング速度を最⼤ 8,000個/minまで⾼効率化することに成功しました。

Exogenous DNA
Dropletencapsulation

Transformation

Fungal protoplasts

Transformed protoplasts
Droplet Culture
28 °C, 24 hSelection

StrainrecoveryHigh-throughput
Screening

構築したスクリーニングプラットフォーム
cBright field

Green fluorescence

MergedBefore sorting

X. C. Luu et al.
A novel high-throughput approach for transforming
filamentous fungi employing a droplet-based
microfluidic platform ⎘After sorting

ResearchNewsArticles

上︓選抜前のドロップレット、下︓選抜後

ル収量を予測するAIのモデル構築を⾏

6090120 150

Morphology 1Morphology 2Morphology 3…
Morphology 31

OutputLayer

R2 = 0.9200306090 120 150

NeuralNetwork…

30

HiddenLayer

EtOH [%[v/v]]
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

ら、様々な培養地点におけるエタノー

0…

培養中での酵⺟細胞の形態学的特徴か

Input
Layer

EtOH [%[v/v]]

Kaori Itto-Nakama et al.
AI-based forecasting of ethanol fermentation
using yeast morphological data ⎘Objective Variable

Bioscience, Biotechnology & Biochemistry86 (1), 125–134 (2022)

Explanatory Variable

ResearchArticles

100

300

構築したAIベースのエタノール収量予測システム

いました。本システムはAIが学習した発酵プロセスを全体での評価・管理が可能なシステムであり、⽬的のバイオマスの安定的な⽣産を可能とします。

500

Time (min)各成分と形態学的特徴の時間経過に伴う相関性

Research
ArticlesApplied Microbiology and Biochemistry107, 1269–1284 (2023)

Hiroaki Takaku et al.
LsSpt23p is a regulator of triacylglycerol synthesisin the oleaginous yeast Lipomyces starkeyi ⎘油脂酵⺟、Lipomyces starkeyi におけるTAG合成の調節因⼦であるタンパク質、
LsSpt23pを同定し、TAG合成に関する遺伝⼦発現の制御メカニズムの⼀端を明らかにしました。本研究は、制御メカニズムの解明だけでなく、遺伝⼦⼯学的⼿法による本酵⺟の油脂⽣産量の改善に貢献します。

調節タンパク質LsSpt23pによる遺伝⼦発現量の調整

Research
ArticlesJournal of Bioscience and Bioengineering
135(3), 210-216, (2023)

Kaori Itto-Nakama et al.
Prediction of ethanol fermentation under stressed
conditions using yeast morphological data ⎘酵⺟の形態学的特徴から、エタノール収量を予測するAIモデルを開発しました。本
研究は、出芽酵⺟において形態情報からエタノール⽣産などの細胞の⽣理的状況を把握できることを実証し、形態解析がバイオ製品の⽣産管理や安定⽣産に寄与することを⽰唆しています。

構築したエタノール収量予測システムを⽤いた実験系

ResearchNews
ArticlesApplied Microbiology and Biochemistry107, 915–929, (2023)

Y. Kitahara et al.
The monitoring of oil production process
by deep learning based on morphology inoleaginous yeasts ⎘培養された微⽣物をリアルタイムでモニタリングすることは、⼤規模培養環境での物質⽣産性を制御するために重要です。本研究では、リアルタイムモニタリングシステムを⽤いて、油脂性酵⺟の細胞画像と深層学習を組み合わせることで、機械学習によるリアルタイムな細胞形態解析を可能にした。

機械学習による微⽣物形態の分類の経時変化

ResearchArticles

Bioscience, Biotechnology & Biochemistry87 (11), 1393–1406, (2023)

Xuan Chinh Luu et al.
Ultrahigh-throughput screening of Trichoderma
reesei strains capable of carbon catabolite
repression release and cellulase hyperproduction
using a microfluidic droplet platform ⎘T. reeseiはセルラーゼ⾼⽣産菌です。本
研究では、ドロップレットスクリーニング法を⽤いた⽷状菌の⾼効率は選抜法を開発し、セルラーゼの炭素異化抑制が部分的に解除された変異株の作出を実施した。

構築したドロップレットスクリーニング系