ノンフロン横型超低温フリーザー『TDE超低温フリーザー』

PR新たにUSBデータダウンロード機能が搭載され、頻繁な入庫や長期保管用途…

H-Driveシステムを搭載したThermo Scientific TDEシリーズ横型超低温フリーザーは、-50 ℃から-86 ℃の範囲で温度設定でき、ドア開放後の迅速な温度回復とピーク変動に対する優れた保温機能の組み合わせにより、頻繁な入庫や長期保管用途に適しています。 【パフォーマンス】 H-driveノンフロン技術を搭載した新しい横型超低温フリーザーは、従来の代替フロン冷媒を使用した機種よ...

メーカー・取り扱い企業： サーモフィッシャーサイエンティフィック株式会社／Thermo Fisher Scientific K.K.

食品・厨房向け高温排水管　フジGRPパイプ【NETIS登録製品】

PR【NETIS登録製品】 高温・薬液の排水管としてご使用できます！ものづ…

「フジGRPパイプ」は、ポリプロピレン樹脂の内層とポリプロピレン樹脂をガラス繊維で強化したFRTPの外層を一体成形した二層管。 極めて強度が高いことに加え、熱膨張係数が24×10-6/℃と他の樹脂管に比べて圧倒的に小さくなっています。 また耐熱性が高く、伸縮継手による熱伸縮対応が不要となるため、施工性が向上します。 【フジGRPパイプの特徴】 ■高温に強い　（最高100℃）　■耐薬品性に優れてい...

メーカー・取り扱い企業： 富士化工株式会社

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【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

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

【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

【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…

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。 ...

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