【日本語事例集】環境に配慮した化粧品処方設計のためのシミュレーションV2023

ポリマー・樹脂の物性予測を支援する、シュレーディンガーのソフトウェアをご紹介いたします。

【製品特徴】
■高効率GPU コー ドでMD計算を加速
数万原子x 数百ナノ秒／日＝ lGPU
■独自の高精度力場パラメータOPLS4
■架橋樹脂を含む多様なポリマー構造ビルダー
■物性値予測・解析ツール

※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。 （詳細を見る）

食品、化粧品、包装材料の開発をスピードアップする、シュレーディンガーの統合ソフトウェアソリューションをコンパクトにご紹介いたします。

■コラボレーションを強化
・実験モデルも予測モデルも、スムーズに組織内に共有します。
・プロジェクトチーム内のコミュニケーションを促進し、学びを共有します。
・専門家レベルのモデリングを、スクリーニング、結果共有、決定まで一気通貫にサポートします。

■鍵となるプロパティを特定
・費用の掛かる実験を減らし、インシリコで化学物質を特定します。
・食品、化粧品、包材開発において、FDAで承認された分子ライブラリをスクリーニングします。
・感覚、物理化学、バイオロジーデータを用いて機械学習予測モデルを迅速に確立します。

■製品開発スピードを促進
■複合界面活性剤製剤やエマルジョンのモデリング
・バーチャルスクリーニングを用いて処方開発をけん引します。

基本情報へ続きます。 （詳細を見る）

世界No.1の化粧品会社ロレアルは、シュレディンガーのソフトウェアを活用し、バイオミメティックな表面上での合成ポリマーと多糖類ポリマーとの剪断挙動の違いについて、より深い理解を得ました。
• 模擬髪の表面を用いてシャンプーの配合の凝集挙動に関する新たな洞察を得ました。
• ポリマーのトポロジーの影響を示し、観察されたポリマー間相互作用を実験的観測可能な事象に関連づけました。
• 分子動力学シミュレーションを用いて、バイオミメティックな表面と接触する複雑な配合物の研究のための枠組みを確立しました。
• エコフレンドリーな化粧品の配合設計を合理的に加速しました。 （詳細を見る）

シュレーディンガーは、日用品の研究開発のための強力で使いやすい統合ソフトウェアソリューションを提供します。
シュレーディンガーのプラットフォームは、計算化学のビギナーからエキスパートまで、幅広いユーザー向けに設計されており、高度な物理ベースのモデリングと機械学習テクノロジーを駆使して、実際のシステムを構築、シミュレーション、分析するためのシンプルなワークフローを提供します。

ここでは、シュレディンガーの日用品研究開発向けアプリケーションを紹介します。

■食品・飲料
■化粧品とパーソナルケア
■洗浄剤
■包装材料
■マテリアルズ・インフォマティクス
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シュレーディンガーは、日用消費財の研究開発のための強力で使いやすい統合ソフトウェアソリューションを提供します。 シュレーディンガーのプラットフォームは、計算化学のビギナーからエキスパートまで、幅広いユーザー向けに設計されており、高度な物理ベースのモデリングと機械学習テクノロジーを駆使して、実際のシステムを構築、シミュレーション、分析するためのシンプルなワークフローを提供します。

■湿潤および乾燥状態の非晶質アミロース重合体に対するガラス転移温度（Tg）などの主要な物性を正確に予測。

■水分含有量がTgおよびデンプン重合体内の水の拡散に与える影響を調査することで、水の吸収および輸送を効果的にモデル化。

■OPLS3e力場は非晶質デンプンモデルに対して高い精度を提供。

■水とアミロースの相互作用の詳細な研究と、成分が複雑なでんぷんの配合に与える影響についてのさらなる研究。
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