【資料】新規薬材の迅速かつ効率的な開発を促進するソフトウェア

当社のMaterials Science Suiteは、幅広い材料研究分野への対応が可能です。

■密度汎関数理論(DFT)計算・周期系第一原理計算による物性予測
HOMO/LUMO/pKa/溶媒効果/IR/Raman/UV-vis/VCD/NMR/ 酸化・還元ポテンシャル/ 3重項励起状態エネルギー/TADF S1-Txギャップ/蛍光/りん光/振動計算/ 構造最適化/遷移状態計算/反応経路解析/吸着エネルギー/結合解離エネルギー/ 電子・ホール移動度/再配向(再配列、再配置)エネルギー

■分子力学(MM)法・分子動力学(MD)法・粗視化MDによる物性予測
密度/配座解析/架橋構造/ヤング率/粘度/表面張力/ ガラス転移温度(Tg)/分子拡散/熱膨張/結晶形態/ 膨潤/応力ひずみ曲線/溶解度パラメータ
機械学習で使用可能な手法
様々な記述子・フィンガープリント生成/ 部分的最小二乗回帰(PLS)法/重回帰分析(MLR)/主成分回帰(PCR)/カーネルPLS法/ ベイズ分類/再帰分割(RP)分析/自己組織化マップ/Tg・誘電率・沸点・蒸気圧予測モデル/ 遺伝的アルゴリズム/アクティブラーニング （詳細を見る）

マテリアルズ・インフォマティクスで下記のようなお悩みはありませんか?
シュレーディンガーのLiveDesignは、データの記録、補完、機械学習の自動化、解析手法と結果の共有まで、課題を解決し、MIを加速します。

【お悩み1】　データの質の問題: フォーマットや用語がバラバラに存在
➡データを同じスプレッドシートに統一した言語で登録します。

【お悩み2】　データの量の問題: データは欠損値ばかり
➡物理化学計算と機械学習でデータを補完します。

【お悩み3】　非民主的なAI・機械学習・解析手法: 何から手をつければいいのかわからない
➡データの蓄積と同時に好適な機械学習モデルを自動生成。計算化学者に頼らず高精度のモデルを作成します。

【お悩み4】　社内共有の問題: いい予測値モデルができたが、社内に展開する仕組みがない
➡Web画面で解析手法や結果をグループで共有できます。

※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。 （詳細を見る）

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➡データを同じスプレッドシートに統一した言語で登録します。

【お悩み2】　データの量の問題: データは欠損値ばかり
➡物理化学計算と機械学習でデータを補完します。

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➡データの蓄積と同時に好適な機械学習モデルを自動生成。計算化学者に頼らず高精度のモデルを作成します。

【お悩み4】　社内共有の問題: いい予測値モデルができたが、社内に展開する仕組みがない
➡Web画面で解析手法や結果をグループで共有できます。

※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。 （詳細を見る）

創薬のスピードが加速する中、新薬のプレフォーミュレーションとフォーミュレーションを迅速かつ効率的に行うことは、医薬品開発において非常に重要な要素となっています。原子スケールでのモデリングとシミュレーション技術の進歩により、完全な物理ベースのモデルに基づいて、多数の候補材料と製剤によるインシリコスクリーニングが可能になりました。

【掲載事例】
■化学的分解に対する薬剤の安定性
■医薬品成分の混和性
■ガラス転移点による熱物理学的安定性
■コントロールドリリース: 製剤化における超分子構造

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。 （詳細を見る）