林研究室は
東京工業大学 ライフエンジニアリングコース(材料系 C群)
に属します。
大学院入学に関しての質問はメール(tomo”at”mac.titech.ac.jp)にて林まで連絡頂ければと思います。(“at”を@に変えてください)Zoomを用いた研究室説明も出来ますので、お気軽に連絡をください。
また、360°カメラ画像によるヴァーチャル研究室公開もしております。少しでも研究室の雰囲気を感じて頂ければと思います。
日本語の研究室紹介はこちらです。
また、研究内容の詳細に関してはこちらの動画(セミナーの動画)をご覧ください
林研究室のメンバーは全国・海外の大学、高専出身者で構成されております(教員・スタッフも含め全員が東工大以外の出身です)。現在、全員外部生です。入学に関する情報、大学院入試対策など、是非研究室にいらして、教員・学生にお問い合わせください。
Exploring biointerfaces with our original analytical techniques
Our research targets are
1. Development of new experimental approaches to investigate various surfaces & interfaces
2. Understanding of molecular processes at biointerfaces
(interfaces between artificial surfaces and cells (or biomolecules). Starting from the elucidation of fundamental interfacial phenomena, we propose their applications in industrial fields.
We are a team of people from various fields and nationalities with various scientific backgrounds and pursue the state-of-the-art research in this interdisciplinary field.
We always welcome foreign students from abroad.
If you have interests in working with us as a master or PhD student, please contact Tomohiro Hayashi (tomo[@]mac.titech.ac.jp) (please remove [])
Department of Materials Science and Engineering
School of Materials and Chemical Technology
also TH belongs to
Course of Human Centered Science and Biomedical Engineering
Tokyo Institute of Technology
Recent News
[paper accepted] Mechanical properties of an ultra-thin water layers
The following paper has been accepted
Experimental characterization of water condensation processes on self-assembled monolayers using a quartz crystal microbalance with energy dissipation monitoring. S. Song, G. V. Latag, E. A. Q. Mondarte, R. Chang,T. Hayashi. Micro 2022.
[paper accepted] Work functions of self-assembled monolayers
This paper can be downloaded for free at the moment.
Surface structure and work function change of pentafluorobenzeneselenolate self-assembled monolayers on Au (111).
S. Seong, H. Kang, S. Han, Y. J. Son, J. Jang, H. J. Yoon, S. Maeda, S. Song, D. Palai, T. Hayashi,J. Noh. Surfaces and Interfaces 2022.
[paper accepted] Machine learning to predict serum protein adsorption onto polymer films
The following paper has been accepted.
“Prediction of serum adsorption onto polymer brush films by machine learning”
D. T. Palai, Hiroyuki; Chikami, Shunta; Latag, Glenn; Maeda, Shoichi; Komura, Chisato; Kurioka, Hideharu; Hayashi, Tomohiro. ACS Biomaterials Science & Engineering 2022.
サイエンス･カフェ”AIR”に出演
林がサイエンスカフェ”AIR”に出演し､水の不思議さ､その研究の面白さに関してパネルディスカッションを行いました｡
Lab BBQ
[JST ACT-X] 林が領域アドバイザーに着任しました
林がJST ACT-X ｢生命現象と機能性物質｣領域の領域アドバイザーに着任致しました｡
[paper accepted] Revealing the hydration structures of soft contact lenses
This paper has been accepted for Molecules.
Analysis of Vicinal Water in Soft Contact Lenses Using a Combination of Infrared Absorption Spectroscopy and Multivariate Curve Resolution
S. Maeda, S. Chikami, G. V. Latag, S. Song, N. Iwakiri,T. Hayashi. Molecules 2022.
応用物理学会での発表
第69回応用物理学会春季学術講演会(青山学院大学 相模原キャンパス)で以下の5件の発表を行います。
(1) “固体表面に形成された細胞認識サイトのナノスケール分解能での可視化” 田原寛之, 張嶺碩, E. A. Mondarte, and 林智広, 2022年3月24日
(2) “ソフトコンタクトレンズの界面水の水素結合状態の解析” 前田翔一, 千頭俊太, S. Song, G. Latag, and 林智広, 2022年3月24日
(3) “Evaluation of viscoelasticity of water layers on model solid surfaces by quartz crystal microbalance with energy dissipation monitoring (QCM-D)” S. Song, E. A. Mondarte, and T. Hayashi, 2022年3月24日
(4) “A new interface-sensitive analytical method based on a combination of linear spectroscopy and informatics” S. Song, and T. Hayashi, 2022年3月23日
(5) “Investigation of Bacterial Adhesion on Various Surfaces using Quartz Crystal Microbalance with Energy Dissipation (QCM-D) Monitoring” G. V. Latag, T. Nakamura, E. A. Q. Mondarte, and T. Hayashi, 2022年3月24日
[招待講演] バイオマテリアルの表面構造とナノスケールの界面相互作用
以下の招待講演を行いました
林智広. バイオマテリアルの表面構造と界面相互作用. In 物質・デバイス領域共同研究拠点 アライアンス研究会「バイオ界面水の役割と機能–生物相分離における界面科学」: 九州大学 伊都キャンパス, 12月17日 2021.
[confrence talk] Prediction of bioinertness of polymer-brush films using machine learning
The following talk was given in MRM 2021.
Palai, D.; Chikami, S.; Maeda, S.; Hayashi, T. Data-driven prediction of protein adsorption on model organic surfaces: from self-assembled monolayers to polymer surfaces. In MRM 2021: Yokohama, 2021.
