住友化学のエンプラで再生医療や低侵襲医療機器の未来を一歩先へ

PR耐久性・信頼性・コストのバランスと実績重視の方へ。タンパク質吸着問題の…

住友化学では、タンパク質吸着問題の解決や医療機器の小型化・軽量化に貢献する ISO10993準拠やUSP ClassVI適合の「スーパーエンプラ」を取り扱っております。 【導入メリット】 ■国内製造による「安定供給、リードタイム短縮化」 ■高精度な設計や部品小型化による「医療機器の高性能化」 ■優れた成形性や耐久性により「PEEK代替」や「部品のコストダウン」としても採用実績あり ・必要な特性に...

メーカー・取り扱い企業： 住友化学株式会社 機能材料事業部 エンジニアリングプラスチックス部

SignalStar(TM) Multiplex IHC

PR【特別な機器不要・時間短縮】最短2日間で最大8プレックスの免疫組織染色…

CSTが提供するSignalStar Multiplex IHCキットは、空間生物学研究用にも使用可能な高度にシグナルも蛍光波長も検証された抗体パネルです。 高い感度と特異性をもってFFPE組織内の複数のバイオマーカーを同時に増幅し、わずか2日間で最大8種類のバイオマーカーの結果を作成できます。 ※詳細はPDFをダウンロードいただき、ご覧ください。 【プライバシーポリシーへの同意】 Cell ...

メーカー・取り扱い企業： セルシグナリングテクノロジージャパン株式会社

【日本語資料】日用品開発への分子シミュレーションと機械学習の活用

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物理ベースの…

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...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

【事例集】材料モデリングのための機械学習力場

Machine-learned force fields活用事例をご紹…

機械学習による力場（Machine-learned force fields、MLFF）は、原子や分子間の相互作用を正確にモデル化するために機械学習モデルを取り入れることで、従来の力場を改良するために設計されています。この技術は、ニューラルネットワークポテンシャルエネルギー曲面（NN-PES）アーキテクチャに基づいており、モデルは化学的な精度で系の全電子エネルギーを再現するように訓練されます。 ...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社