2023年10月11日～13日にかけて、幕張メッセにて農業WEEK東京展が開催されます。
8月1日から出展社検索が可能になったようですので、「バイオスティミュラント、根圏、細菌、微生物ら」をキーワードとして検索を掛けた結果、次のような会社様が出てきました（敬称略）。
もちろん(同)エムックも出てきます。
OTAアグリオ、ハイポネクスジャパン、インフィニティ、楽々、御幸毛織、イノチオアグリ、島貿易、富士グローブ、セリエ、誠和アグリカルチャ、トクヤマ、倉敷紡績、安藤通商、ファスマック、松本微生物研究所、エンドファイト、環境大善、関西産業、日本オーガニックミネラル、マルナカ松屋商事、ヘラマンタイトン、太陽油化
良い出会いが待っていることを祈ります。
本日は、Mx Homepageの一周年記念日です。このhomapageは、2020年7月19日にアップロードされました。日頃のご愛顧に深く感謝申し上げますとともに、今後とも御引き立てのほど宜しくお願い申し上げます。
本ブログページでは、新型コロナウイルスの感染機構やその重症化のメカニズムを中心に、特に糖鎖とレクチンをキーワードとして、これらに関する情報を発信しています。
下記は、カメノテからレクチンを抽出しようとしている時の一場面です。
ちなみに、先ごろ管理人は新型コロナウイルス・ワクチンの2回の接種を終えました。感謝申し上げます。
国立成育医療研究所のグループは、レクチンマイクロアレイの糖鎖プロファイリングデータにDeep Learning（深層学習）を組み合わせることで、細胞の違いを超高精度で判別できることを実証しました。
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352320420300742?via%3Dihub
レクチンマイクロアレイには、GlycoTechnicaのLecChip Ver1.0が使用されています。同レクチンマイクロアレイには厳選された45種類の天然型レクチンが搭載されており、2007年に上市以降、レクチンアレイのデファクトスタンダートとして世界中で広く使用されています。
Deep Learningは、ご存知のようにAIの一手法として色々な分野で応用が進んでおり、本研究ではGoogleのTensorFlowをバックエンドとし、Kerasをラッパーソフトとして使用しています。Deep Leaning の層構成は、入力層が45（レクチンの個数と同じ）、出力層が5（5種の細胞の判別を行うため）であり、隠れ層は１から5層であります。評価した細胞種は5種（Pluripotent stem cell, Mesenchymal stromal cell, Endometrial and ovarian cancer cell, Cervical cancer cell, Endometrial cell）であり、合計1,577サンプルを評価に用いています。
得られた結果は下記のように驚異的であり、総合97.4%という高い判別能力を示しています。
なお、本論文で用いられているDeep Learningは、Mxより”SA/DL Easy”というソフト名にて販売されています。本ソフトは、Deep Learningを使用するに際し、Pythonなど一切のプログラミング言語に関する知識を必要とせず、一次元配列のデータセット（上記論文で使用されているレクチンマイクロアレイの糖鎖プロファイリングデータ等）を入力として、マウスをクリックするだけで、Neural Networkを構築し、Deep Learningを走らせることが出来るユーザーフレンドリーなソフトとなっています。
本ソフトについてご興味がありましたら、Mxへお問い合わせをお願い致します。
