ポスター資料 - 東京大学

データ共有プラットフォームによる装置連携促進と
統計・多変量解析手法を取り込んだ解析ソフトの開発
プロジェクトリーダー：日本電子株式会社杉沢寿志
研究リーダー：東京大学大学院理学系研究科小林修
＜目指すべき将来の姿＞
日本電子のYOKOGUSHI戦略について
（YOKOGUSHI戦略＝オープンイノベーション）
日本電子では、今期から
の三ヶ年の中期経営計画
としてDynamic Vision
を推し進めており、その
中でもYOKOGUSHI戦
略を大目標の核として掲
げています。
YOKOGUSHI戦略と
は、先端研究における多
種製品のシナジーにより、
それぞれ単独ではできな
い新事業領域を創りだす
ことです。
関連する事業部門は、
JEOLグループ内の企業
や事業ユニットに限定さ
れないと考えています。
健康長寿ループ構築のために、「入院を外来に、外来を家庭に、家庭
で健康に」を目標として、複数の理科学機器のデータプラットフォー
ム共通化と多種データ横断可能な解析ソフトウェアを開発することで、
薬剤合成の効率化による創薬コスト削減技術の開発を進めます。
●実現の鍵となる研究開発テーマ
解析研究センターを
関係する研究者へ開放
近年の学際的な研究を複
数の分野にまたがる複合
的な解析により推進
YOKOGUSHI戦略の一環として東京大学内
に解析研究センター（仮称）を開設予定
（データ共有プラットフォームによる装置連携促進）
データサーバーに蓄積された多種データを扱うためのデータ閲
覧ソフトを開発し、データ共有プラットフォームとして提供する
ことにより、解析研究センターに設置されている複数の装置の連
携を促進し、データ共有化の効果をさらに増幅する。
（統計・多変量解析手法を取り込んだソフトウェアの開発）
主成分分析やSIMCA分析などの統計・多変量解析手法を取り
込んだソフトウェアを開発し、多種スペクトルやイメージを対象
として解析可能な環境を提供する。
多種測定データや
設備等に関わる作
業の効率化と情報
共有化を促進
（多変量解析ソフトウェアによる有機合成反応の解析）
創薬効率改善を目的として、有機合成反応を統計・多変量解析
手法により解析し、開発効率・生産効率を高める技術を確立する。
データ共有プラットフォームによる装置連携促進
統計・多変量解析手法を取り込んだソフトウェアの開発
アウトプットデータ活用全体像
お茶のスペクトルを対象とした統計解析
１．装置側改造せずに計測・分析データをサーバへ回収（商用セキュリティソフト導入前提）
２．各種装置データを活用可能な横串付加価値ソフトを開発
データ収集サーバ
基盤分析技術
自動収集ソフト自動収集ソフト
画像位置同定（例）
変換ソフト開発
多変量解析（例）
装置個別フォーマット
Lab内
イーサネット
粒子解析（例）
SIMCA
共通フォーマット変換
種々の解析手法により異なる判定が可能
データ閲覧ソフト開発
蓄積
データ
PLSの解析例
Yb
2
Lewis Acidity
画像フォーマット統一
自動収集ソフト
2.2
ランタノイド触媒のルイス
酸性解析と反応収率予測
2.2
Lu
Tm
1.8
Ho
Er
1.6
2
Dy
Tb
Gd
Sm
Nd
1.4
Pr Ce
Lewis Acidity
成果
レポート成果
レポート
自動収集ソフト
La
1.2
Tb
1.6
Gd
-4
-2
0
2
4
t1
Er
La
1
6
-2
-1
PC2
●
100
200
300
400
●
●
●
500
m/Z
※ コンセプトデータ
※ コンセプトデータ
0
1
2
3
t2
※ コンセプトデータ
Principle Properties
Ln
Rat(pm)
E0 red
E0 red
(3+→0)
(3+→2+)
Ri
-ΔH0
-logβ11
Log K
(F-)
Log K
(dtpa)
Log K
(dota)
μeff
pKh
WERC
(log)
t1
t2
t3
La
187
-2.522
-3.1
121.6
3326
9.01
2.67
19.48
22.86
0
8.5
8.32
5.23
-0.53
-0.69
Ce
182
-2.483
-3.2
119.6
3380
2.81
20.33
23.39
2.4
8.3
8.43
4.42
-1.08
-1.07
100
Pr
182
-2.462
-2.7
117.9
3421
8.55
3.01
21.07
23.01
3.5
8.1
8.49
2.66
-0.04
0.24
90
Nd
182
-2.431
-2.6
116.3
3454
8.43
3.09
21.6
22.99
3.55
8
8.59
1.97
0.31
0.45
80
Sm
180
-2.414
-1.55
113.2
3512
8.34
3.12
22.34
23.04
1.55
7.9
8.77
1.23
1.38
0.23
Eu
200
-2.407
-0.35
112.0
3538
8.31
3.19
22.39
23.45
3.4
7.8
8.81
0.9
3.4
1.06
Gd
180
-2.397
-3.9
110.7
3567
8.35
3.31
22.46
24.67
7.95
8
7.8
-0.57
-1.48
0.35
Tb
178
-2.391
-3.7
109.5
3600
8.16
3.42
22.71
24.22
9.65
7.9
7.89
-1.09
-1.33
0.88
Dy
177
-2.353
-2.5
108.3
3634
8.1
3.46
22.82
24.79
10.5
8
7.8
-1.74
-0.87
0.62
Ho
177
-2.319
-2.9
107.2
3663
8.04
3.52
22.78
24.54
10.55
8
7.78
-2.01
-1.04
Er
175
-2.296
-3.1
106.2
3692
7.99
3.54
22.74
24.43
9.5
7.9
8.15
-2.15
-0.79
0.58
Tm
174
-2.278
-2.3
105.2
3717
7.95
3.56
22.72
24.41
7.3
7.7
6.81
-3.2
-0.63
-0.94
20
Yb
194
-2.267
-1.15
104.2
3740
7.92
3.58
22.2
25
4.6
7.7
7.9
-2.48
2.23
-0.39
10
Lu
173
-2.255
103.2
3759
7.9
3.61
22.44
25.41
0
7.6
7.78
-3.18
0.94
-2.09
10.6
0.63
収率予測の例
Yield%(Experimental)
t = 40 min
t = 30 min
t = 20 min
t = 10 min
t = 40 min
t = 30 min
t = 20 min
t = 10 min
Pr
PLSによる収率予測
Descriptors
主成分分析により反応終点
や反応効率等を解析
Sm
Nd
有機合成リアルタイム反応モニタリングによる反応経過の解析例（構想）
リアルタイム反応モニタリングにより反
応状態を示す大量の時系列データを取得
Yb
Lu
Tm
Dy Ho
Ce
1.4
1.2
1
C.G. Fortuna, G. Musumarra, M. Nardi, A. Procopio, G. Sindora and S. Scire, J. Chemometrics 2006, 20, 418-424
1.8
Ho
70
Yb
60
Dy
50
40
Pr
30
Sm
Er
Gd
La
0
0
PC1
Lu
Tm
20
40
60
80
100
Yield%(Predictions)
多変量解析ソフトウェアによる有機合成反応の解析
※ コンセプトデータ

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