サイエンティフィックなデータの処理、解析、レポート作業を自動化 BIOVIA Pipeline Pilot は、視覚的にデータ処理のワークフローを組めるアプリケーションです。研究現場で生じるデータ処理手順を標準化し、重複作業を省き、生産性の向上や定型作業の自動化をすることができます。 BIOVIA PipelinePilotを使用すると、次のことが実現できます。 • 実験データ処理のワークフローの把握 • 処理プロセスや手段にコメントを追加 • 直感的なグラフィカル・プログラミングによって研究者の研究効率を向上 • データ処理の定型作業を自動化し、共有 • 研究所全体で、プロの手法や知見を活用

溶出挙動の無人観察と記録が可能！ 試験器の状態をリアルタイムで測定！

多変量統計解析の主成分分析や多変量スペクトル分解法などをまとめました！ 『多変量統計解析』は、理化学機器の販売事業、製造工程等に関する解析 ソフトウェアの開発及び販売事業などを行う、株式会社クオリティデザインの カタログです。 多変量統計解析について、主成分分析や多変量スペクトル分解法、各回帰式の 考え方などをわかりやすくまとめています。 また、東京、大阪にて年3、4回開催している、多変量統計解析トレーニング コースのワークショップもございますので、お気軽にお問合せください。 【掲載内容】 ■主成分分析 ■多変量スペクトル分解法 ■各回帰式の考え方 ■3Dデータの取扱い ■トレーニングセミナーのご案内 ※詳しくはカタログをご覧頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。

トランスレーショナルサイエンスを支援する 全ての研究者のための強力なビッグデータプラットフォーム ライフサイエンス分野のBig Dataには文献、治験、化合物をはじめとする様々な公共データベースで公開されている情報が登録されています。これらの情報をもとに網羅的なマイニング検索を行うことはすべてのライフサイエンスの基礎研究にとって重要な作業です。BaseSpace Correlation Engineは、すべてのライフサイエンス分野の研究者に役立つ強力なデーターマイニングのツールです。また、BaseSpace Correlation Engineは、は膨大な量と種類の医療分野のオミックスデータから構成され、疾患原因究明、バイオマーカー開発などの目的ですでに広く利用されています。さらに組織・器官ごとの遺伝子発現の特異性を研究するために開発されたBody Atlasなど独自のデータベースに加え、異なる手法のオミックス実験データを直接比較できるTiling array解析などのツールを備えた強力な解析システムです。

コホート・臨床ゲノム解析を支援する 臨床・創薬研究者のための最強ビッグデータプラットフォーム 医療分野のBig Dataは新医療技術創生の強力なテクノロジーとして期待されています。BaseSpace Cohort Analyzerは各種がん患者、自己免疫患者などの診療データ、治療の履歴と各種のオミックスデータを検索することができ、さらにさまざまな解析ツールによって患者の特性に応じた薬剤の効果を研究することのできる画期的なMedical Big Dataシステムです。また、Observational Studiesの情報は、最新の医療現場で早期診断やオーダーメイド医療への活用に利用されています。BaseSpace Cohort Analyzerは各種がん患者、自己免疫患者などの診療データ、治療の履歴と各種のオミックスデータを検索することができ、さらにさまざまな解析ツールによって疾患の原因となる遺伝子の変異や動態の詳細を解明し、治療のアドバイスを得られる画期的なシステムです。

Material Science Webinar Series Vol.1 BIOVIAは製薬、化学、材料分野の現場に特化したサイエンス・データ・マネジメント環境を提供しています。 「マテリアルズ・インフォマティクス(MI)」では、材料開発の現場従来の「経験」を中心とした開発から「データ」を中心としたアプローチへの転換を実現します。研究所の現場でデジタル化を推進することにより、材料開発の "順 "の方向（入力された材料に対して特性が計算される）を加速することは出来ますが、MIの目指す理想的なソリューションは "逆 "の方向（望ましい特性に対して材料を発見する）を実現することです。この理想的な形を実現するには、自動運転や検索エンジンなどの他のAI分野とは異なり、しばしばまばらで高次元の、偏った、ノイズの多いデータを扱うノウハウが必要になります。 BIOVIAはこの課題に対して、PC上で保存されて活用しづらい「非構造化データ」とデータベース上にある「構造化データ」をデジタル上で統合して処理するソリューションと高スループットのシミュレーション技術を組み合わせた、独自のソリューションについてご紹介します。

材料開発を対象としたデータ中心の計画・実験・評価・解析(DMTA)ワークフロー BIOVIAはシミュレーション、実験、データサイエンスをつなぐサイエンティフィック・ツールとデータ・マネジメント環境を提供しています。 マテリアルズ・インフォマティクス (MI)を実践する上では、実験データだけでなく、分子シミュレーションや機械学習を組み合わせる手法が有効であり、それらを密接に、有機的に連携させていくことで価値を最大化することができます。 しかしながら、研究開発の現場において、実験、シミュレーション、データサイエンスを連携させるためには、データを中心とした業務への転換が必要になりますが、これまでの考え方や業務の流れを変えることは容易ではありません。 本オンラインセミナーでは、シミュレーション、データサイエンスと共に欠かすことのできない、実験にもスポットライトを当て、第1回・第2回の講演内容を受けた、材料研究の計画・実験・評価・解析(DMTA) の流れの一例をご紹介します。ぜひこの機会にご視聴ください。 MIにフォーカスした内容を全4回シリーズでご紹介しますので、ぜひ併せてご視聴ください。

公開されている臨床試験データを最大限有効活用し、競合品との有効性および安全性の比較理解。自社の臨床試験デザインの最適化をサポート 当社では、60を超える治療領域ごとに臨床試験の公開データを収集しデータセットとして提供しています。 『CODEx（コデックス）』は、上記のような臨床試験データの検索や可視化、メタアナリシスを支援するウェブベースのプラットフォームです。 当社のCODExおよびデータセットによって、お客様がターゲットとする治療領域の競合環境に関する理解を深め、自社の開発戦略を最適化することが可能となります。 また、CODExに当社の深層学習技術『Vyasa（バイアサ）』を組み合わせることで、お客様固有のデータソースを統合し、あらゆるデータを最大限に活用する包括的な環境を構築することができます。 ※　詳細はPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

臨床薬理に携わる皆様がすでにご存じの、薬物相互作用データベースDIDBがサターラの一員になりました。 DIDBは、製薬学者によるヒトの PK ベースの薬物相互作用と薬物の安全性の評価をサポートするように特別に設計されています。DIDBのヒトin vitroおよび臨床 ( in vivo )データセットは、世界中の製薬研究者や規制科学者によって 20 年以上使用されています。 代謝および輸送薬物間相互作用 (DDI) データは1999 年に導入されました。DIDB はその後、薬理遺伝学 (PGx) データ、食品影響研究、臓器障害データ、PK ベースの薬物相互作用の追加メカニズムを追加し、今日も拡張し続けています。