• 非接触型ディスペンサー dragonfly discovery 製品画像

    非接触型ディスペンサー dragonfly discovery

    PR高い汎用性、高い粘性も問題なし ポジティブディスプレイスメント式非接…

    dragonfly discoveryは、ポジティブディスプレイスメント方式とディスポーザブルシリンジの両方を採用した新しい非接触型ディスペンサーです。 汎用性の高さ、使いやすいソフトウェアで、1台で様々なアッセイ・研究に対応します。 ●ポジティブディスプレイスメント方式 ピストンが液体を押し出す方式です。粘性・表面張力など様々な溶液に対し、液体ごとのクラス設定なしで正確な分注が行えます...

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    メーカー・取り扱い企業: SPT Labtech Japan株式会社

  • 【高薬理活性物質対応】ミストシャワー装置 ケミカルハザード対策に 製品画像

    【高薬理活性物質対応】ミストシャワー装置 ケミカルハザード対策に

    PR厳しい衛生管理が求められる環境での実績多数!高薬理活性物質封じ込めにも…

    『バイバイキング BBK1』は衣服に対して、ミスト噴射をすることで直接除菌ができ、 外部と遮断した空間で効果的に除菌ができる装置です。 【こんなお困りごとの方におすすめ】 ◆衛生管理が厳しい環境で簡単に除塵&除菌を行いたい ◆防護服を安全に脱衣したい ◆高薬理活性物質を扱う場所で作業員の安全を確保したい ◆除菌装置を設置したいが、レイアウトに制限がある 高圧噴霧による微小ミス...

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    メーカー・取り扱い企業: 藤田グループ

  • 【事例】パナソニック 有機エレクトロニクス向け材料新規設計 製品画像

    【事例】パナソニック 有機エレクトロニクス向け材料新規設計

    パナソニックとシュレーディンガー、ホール移動度を向上させた50以上の新…

    社はシュレーディンガー社と共同研究を進め、高処理能力を活用したDFT計算、機械学習/深層学習モデルの構築、化学物質の列挙など、シュレーディンガー社が提供する計算能力と専門知識を活用して分子材料の新規設計を行いました。 当カタログは、シュレーディンガーがパナソニック社と取り組んだ、『有機エレクトロニクス向けホール伝導性分子材料の新規設計』の事例集です。 ぜひ、ご一読ください。 ※詳...

    メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社

  • 【日本語資料】先進技術を駆使して挑む、効率的なバイオ医薬品設計 製品画像

    【日本語資料】先進技術を駆使して挑む、効率的なバイオ医薬品設計

    プロジェクトニーズに合わせたワークフローでバイオ医薬品をデジタル設計

    ーの最先端コンピュータ モデリング技術と エンタープライズ・インフォマティクス プラットフォームを使うことで、 モノクローナル抗体、ワクチン、酵素、ペプチドなど、高品質の バイオ医薬品の合理的設計が可能になります。 -タンパク質構造の予測、そのリファインメントとダイナミクス -物性の問題検出と軽減 -タンパク質相互作用の予測と解析 -In Silico Mutagenesisによるタ...

    メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社

  • 日本語事例】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 製品画像

    日本語事例】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

    エコフレンドリーな化粧品の処方設計を容易にする分子動力学と粗視化シミュ…

    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。...

    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】アクティブラーニングで有機EL材料の設計を高速化 製品画像

    【事例】アクティブラーニングで有機EL材料の設計を高速化

    高効率・高コスパ! 物理ベースのシミュレーションと機械学習の相乗効果を…

    分子モデリングとシミュレーションのツールは、材料探索に有効であることが証明されており、産業界の研究開発においてますます導入が進んでいます。 デジタルシミュレーションは、従来の実験的アプローチと比較して研究開発ワークフローに多大な時間短縮をもたらしますが、課題も残されています。 シュレーディンガーは、これらの課題を容易に扱えるようにしました。近年、シュレーディンガーは、物理ベースのシミュレーショ...

    メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社

  • 【日本語事例】粗視化分子シミュレーションによる製剤の設計と最適化 製品画像

    【日本語事例】粗視化分子シミュレーションによる製剤の設計と最適化

    AbbVieとSchrödingerの共同研究チームによる、非晶質固体…

    エグゼクティブサマリー ・特定の条件下で様々な薬物とポリマーの組合せの溶解プロファイルを評価 ・特定の製剤で放出遅延の原因となる相互作用を特定 ・分子レベルの視覚的および数値的洞察による、整合された相補的な実験データ ・目標とする溶解性を達成する製剤組成の新たな賦形剤に関して得られた洞察 ※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。 ...※詳しくは、お気軽にお問い合わせください。...

    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】前駆体のボラティリティの正確な予測を可能にする機械学習 製品画像

    【事例集】前駆体のボラティリティの正確な予測を可能にする機械学習

    蒸発または昇華温度を平均±9℃の精度で予測、1秒間に数百の錯体を計算*

    プリカーサー開発への新たな道を切り開く、シュレーディンガーの機械学習 この予測モデルは、性能を向上させた新しい前駆体を設計するための 新しい道を開くもので、その蒸着や化学の改良だけでなく、蒸発または 昇華して蒸気として供給できる温度も最適化することが可能です。 この進歩により、従来よりもはるかに広範な構造変化...

    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】電池とエネルギー貯蔵材料 製品画像

    【事例集】電池とエネルギー貯蔵材料

    バッテリー、燃料電池、および水素貯蔵材料の原子レベルのモデリングを支援…

    シュレーディンガーの材料科学ソフトウェアに統合されている原子レベルのシミュレーションおよびモデリング技術は、電解質、電極、安定したSEIの形成など、バッテリーコンポーネントの材料設計プロセスのあらゆる側面において重要な洞察を提供します。シュレーディンガーの包括的なソリューションは、 材料の主要な化学プロセスを解明し、 重要な熱物理特性を特性化します。 これにより、 新規材料の設...

    メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社

  • 【日本語】シュレーディンガーの材料開発支援製品をわかりやすく紹介 製品画像

    【日本語】シュレーディンガーの材料開発支援製品をわかりやすく紹介

    実験データの大規模統計解析と高精度ナノスケールシミュレーションによる分…

    シュレーディンガーのマテリアルズ・サイエンス ソリューション(MSS)の機能をわかりやすくご紹介いたします。 【製品特徴】 ■量子計算による分子設計 ■液体・ポリマー物性予測 ■結晶・表面・界面: 周期系第一原理計算、電極や触媒上の化学反応、半導体/分子性結晶/MOFへの幅広い応用 ■統計解析・機械学習 ■柔軟で強力なGUI/CUIユー...

    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】材料研究のための機械学習 製品画像

    【事例集】材料研究のための機械学習

    無機個体やポリマーなどにおけるケーススタディ!コストと時間効率の良い方…

    高品質の物理ベースのシミュレーションと機械学習アプローチは、 新規材料の研究を加速し、市場投入までの時間を短縮します。 ワークフローによって、代表的な機械学習の手法(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)と、記述子とフィンガープリントの組み合わせで数百以上の予測モデルを自動作成し、その中から高い予測性能をもつモデルを選択することが可能...

    メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社

  • 非構造化エピトープとLong CDR H3ループの構造予測に挑む 製品画像

    非構造化エピトープとLong CDR H3ループの構造予測に挑む

    十数残基を超える長いCDR H3ループやDisordered エピトー…

    シュレーディンガーの創薬プラットフォームは、物理学の第一原理に基づいた計算化学技術を駆使することで、タンパク質立体構造情報に基づく高度な薬物設計を可能とし、世界中の主要製薬企業で活用されています。 弊社のソフトウェアを用いた抗原抗体シミュレーションの最新の成果について、下記セミナーにてご紹介します。 第22回日本蛋白質科学会年会 ラ...

    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 製品画像

    【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…

    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

  • 材料開発DXを加速! 活用事例紹介ウェビナー開催<無料> 製品画像

    材料開発DXを加速! 活用事例紹介ウェビナー開催<無料>

    原子レベルのシミュレーションとマテリアルズ・インフォマティクス活用で材…

    半導体や電子部品から日用品に至るまで、様々な材料開発において、原子・分子レベルでの設計が求められています。 シュレーディンガーの『Materials Science Suite』は、各種の原子・分子レベルのシミュレーションおよび機械学習により、材料開発を大幅に加速するソフトウェア・...

    メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社

  • 【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 製品画像

    【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…

    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...

    メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社

  • 【ユーザー事例】次世代リチウムイオン電池開発 製品画像

    【ユーザー事例】次世代リチウムイオン電池開発

    Eonix社CEOによる、次世代リチウムイオン電池開発に導入した革新的…

    Eonix社は、家電、グリッドストレージ、電気自動車をターゲットとしたエネルギー貯蔵技術のための次世代材料の迅速な設計に焦点を当てたスタートアップ企業です。 CEOであるDon DeRosa, Ph.Dは、ハイスループットなスクリーニングと物理ベースのモデリングを組み合わせることで、より優れたバッテリーを構築する...

    メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社

  • 【日本語資料】シュレーディンガーの材料科学向けプラットフォーム 製品画像

    【日本語資料】シュレーディンガーの材料科学向けプラットフォーム

    高性能な計算ツールで研究開発を効率化

    薬品製剤、消費財、金属・合金・セラミックなど、多様な材料開発のイノベーションのためのソフトウェア プラットフォームを提供しています。 広大な化合物空間の探索と分子特性の高精度予測により、新規材料の設計を迅速に行い、コスト効率をアップするよう支援します。 当資料では、材料開発向けプラットフォームの概要をご覧いただけます。 ※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。...

    メーカー・取り扱い企業: シュレーディンガー株式会社

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