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

珪藻土が要らない高精度濾紙

PR作業環境、作業効率を大きく改善、珪藻土による吸着効果を付加した機能紙で…

研究開発・製造で活躍する濾紙・濾過器を豊富に取り揃える弊社では、 濾材に珪藻土とセルロースを使用した『濾過板』を取り扱っています。 除粒子、除菌濾過、パイロジェン除去などに対応した高い吸着効果と 内部捕捉効果が特長で、「NA標準タイプ」をはじめ、不純物の含有が少ない 「NRPタイプ」、長寿命な「NAロングライフタイプ」などをラインアップ。 オートクレーブ滅菌、温水殺菌、薬剤殺菌にも対応可能です。...

メーカー・取り扱い企業： アドバンテック東洋株式会社

【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

【日本語事例集】 吸湿予測と非晶質アミロースデンプンへの影響

食品・飲料、包装、および医薬品の品質と加工の最適化を促進する分子動力学…

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...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社