【資料】超高速フローサイトメーターを最大限に活用するヒントとコツ

PRハイスループット処理とマルチプレックス解析を実現！超高速フローサイトメ…

当資料では、超高速のフローサイトメトリープラットフォームを最大限に活用するヒントとコツについて解説しております。 細胞ベースの分析では、細胞単位ベースでの情報を提供する機器としてフローサイトメーターが依然として有力なツールです。 しかし従来のフローサイトメーターは、ハイスループットなデータ獲得が要求される最新の創薬研究に適した設計ではなく、 そのまま研究ワークフローに当てはめようとすると、ワーク...

メーカー・取り扱い企業： ザルトリウス・ジャパン株式会社

【資料】ファースト・イン・ヒューマン試験の投与量選択戦略

PR「非臨床における毒性および薬理評価」や「ヒト曝露量の予測」について解説…

ファースト・イン・ヒューマン試験の適切な初回投与量を選択するためには、 定量的なアプローチを用いたヒトの薬物曝露や反応の予測が不可欠です。 本ホワイトペーパーでは、4つの要素から構成される投与量選択の概念的 枠組みについて述べ、in vitro データや動物データに基づくヒトへの 外挿に使用可能な手法やツールを概説。 ぜひ、ご一読ください。 【掲載内容】 ■手探りから始ま...

メーカー・取り扱い企業： サターラ合同会社 日本支社

マテリアルズ・インフォマティクス向けAIプラットフォーム【簡易版

マテリアルズ・インフォマティクスのお悩みに一発回答! 新規素材開発を加…

マテリアルズ・インフォマティクスで下記のようなお悩みはありませんか? シュレーディンガーのLiveDesignは、データの記録、補完、機械学習の自動化、解析手法と結果の共有まで、課題を解決し、MIを加速します。 【お悩み1】　データの質の問題: フォーマットや用語がバラバラに存在 ➡データを同じスプレッドシ...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

デジタル空間で分子のデザイン、予測、解析、コラボレーションを実現

【日本語資料】デジタル創薬を加速する、クラウド型エンタープライズ･イン…

限られた時間とリソースの中で目的の分子を作り出すためには、職人の経験に基づくデザインだけではなく、計算化学を活用したデータ駆動型のアイデア創出が必要です。 LiveDesignは、プロジェクトチーム全員が同時に作業できるデジタル空間をクラウドで提供します。 メディシナル ケミストリーのデザイン戦略、ケムインフォマ...

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

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…

)、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(AutoQSAR)。 数千個以上のデータを持つデータセットに対しては、AutoQSAR同様に、ワークフローによってディープラーニング（深層学習）を用いた予測モデルを自動作成することが可能（DeepAutoQSAR,　DeepChem/A...

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】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…

種類の新規材料設計手法の開発と評価 1,400万個にわたる分子の列挙、スクリーニング 9,000回分のDFT計算を実施 目標とする性能特性を持つ分子を50種類以上特定 ■性能向上 学習データセットに含まれる既知の分子が持つ値よりも低い正孔再生成エネルギーを有する分子を特定（最大22%低減） ■予測性の高い機械学習（ML）モデルを開発 25万種の分子データをDFT計算に活用 ■...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

【資料】機械学習と材料特性予測

インフォマティクスに基づきデータを素早く知識に昇華！先端材料開発の現場…

介しています。 当製品は、強力で使いやすいインフォマティクス統合環境を備えています。 簡単なGUI操作により、たとえば分子構造のフィンガープリントを活用して 実験やシミュレーションのデータを解析することで、分子構造と物性値の 関係性を可視化することや、機械学習モデルを構築して新たな分子構造の 物性値を予測が可能です。 【掲載内容】 ■背景 ■ガラス転移温度 ■ポリマ...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

食品、化粧品、包装材開発のための分子シミュレーションソフトウェア

食品、化粧品、包装材料のナノ構造、成分の安定性と安全性、包装材料、処方…

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。 ...

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

十数残基を超える長いCDR H3ループやDisordered エピトー…

ニティ・安定性予測などについて解説します。また、単独では特定の安定コンフォメーションを持たないDisorderedエピトープを有する抗原について、MDシミュレーションとOrithogonalな実験データを活用した、抗原・抗体複合体構造推定の可能性について議論します。さらに最近、我々はこの手法が20アミノ酸残基を超えるような長いCDR H3ループを持つ抗体と抗原の複合体構造の予測に対して非常に有効...

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! プラスチックジャパン大阪に出展します。

材料開発に革新をもたらす、高速分子シミュレーションと機械学習

子シミュレーション技術の発展により、原子･分子レベルの現象をコンピュータ・シミュレーションで扱うことができるようになってきました。また、分子シミュレーションと機械学習を組み合わせることにより、実験データが少ない場合でも材料開発に機械学習を活用できるようにもなってきています。シュレーディンガーは最新の分子シミュレーションや機械学習、その両者を融合した技術を使って、お客様の材料開発における解析力の強...

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＞

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…

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・プラットフォームです。 さらに、データ駆動型アイデア創出プラットフォーム『LiveDesign』は、計算技術を活用し、デザイン段階で物性を予測することで、短時間で効率的にモノを生み出す支援ツールです。 『Materials Scie...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

「高機能素材Week＠インテックス大阪」特別講演登壇のお知らせ

材料開発に貢献する高速分子シミュレーションと機械学習の融合技術について…

最近、様々な分野でDXへの関心が高まっており、 新材料の研究開発においても機械学習を活用する取り組みが進んでいます。 しかし、機械学習に必要な大量の実験データを集めるのは容易ではありません。 また、材料内の現象をさらに正確に解析したいというニーズも存在します。 シュレーディンガーでは、この課題に対応するために、 原子レベルのシミュレーションと...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

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【日本語】

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ユーザインターフェース 　 ※詳しくは、お...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

マテリアルズ・ インフォマティクス向け AIプラットフォーム

マテリアルズ・インフォマティクスのお悩みに一発回答! 新規素材開発を加…

マテリアルズ・インフォマティクスで下記のようなお悩みはありませんか? シュレーディンガーのLiveDesignは、データの記録、補完、機械学習の自動化、解析手法と結果の共有まで、課題を解決し、MIを加速します。 【お悩み1】　データの質の問題: フォーマットや用語がバラバラに存在 ➡データを同じスプレッドシ...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社