【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

ピュアスチーム発生装置

PR省スペースを実現。ピュアスチーム発生量に比例して供給水量を制御。

本装置は、独自に開発した高効率の上昇流下液膜方式の蒸発缶を採用。 さらに、独自の圧力制御（予測制御）により発生蒸気圧力を安定して供給することが可能です。 SUS316L＋EP仕様でピュアスチーム発生量ごとにラインアップしております。 【特長】 ■蒸発缶と気液分離缶を一体化させることで省スペースを実現 ■始動より定格運転までの立上がりが早い ■飛沫同伴が生じないサイクロン方式の気液分...

メーカー・取り扱い企業： クリーンメカニカル株式会社 本社

ポリマー・樹脂の物性値予測支援ツール【日本語】

ポリマー・樹脂の物性値予測を高速・高精度で支援するGPU援用高速分子動…

ポリマー・樹脂の物性予測を支援する、シュレーディンガーのソフトウェアをご紹介いたします。 【製品特徴】 ■高効率GPU コー ドでMD計算を加速 数万原子x 数百ナノ秒／日＝ lGPU ■独自の高精度力...

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…

当資料では、Schrodingerが取り扱う『Materials Science Suite』による 機械学習と材料特性予測について紹介しています。 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...

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…

ign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、ケムインフォマティクス、計算化学ワークフロー、バーチャルデザイン、予測手法を活用しながら、デジタルデザインプロセスを誰もが使えるように一般化し、デザインサイクルの生産性を高めます。 既存のデータへのアクセスも可能にし、1つのインターフェースであらゆることを実行できま...

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…

、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。 ■湿潤および乾燥状態の非晶質アミロース重合体に対するガラス転移温度（Tg）などの主要な物性を正確に予測。 ■水分含有量がTgおよびデンプン重合体内の水の拡散に与える影響を調査することで、水の吸収および輸送を効果的にモデル化。 ■OPLS3e力場は非晶質デンプンモデルに対して高い精度を提供...

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…

食品、化粧品、包装材料の開発をスピードアップする、シュレーディンガーの統合ソフトウェアソリューションをコンパクトにご紹介いたします。 ■コラボレーションを強化 ・実験モデルも予測モデルも、スムーズに組織内に共有します。 ・プロジェクトチーム内のコミュニケーションを促進し、学びを共有します。 ・専門家レベルのモデリングを、スクリーニング、結果共有、決定まで一気通貫にサポー...

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】バイオ・抗体創薬のための統合シミュレーションソフトウェア

モノクローナル抗体、ワクチン抗原、酵素、ペプチドなど、多様なバイオロジ…

ツールは、 バイオロジクスの多岐にわたる高度なシミュレーションにより、開発期間の短縮に貢献します。 一例として、下記のような機能がございます。 ■タンパク質立体構造モデリングを用いた実験値予測と解析 ■FEP計算を用いた高精度な予測技術 ※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

【製品総合ガイド】材料研究開発を加速する高速分子シミュレーション

高速分子シミュレーションによる材料研究開発を支援！当社の製品概要をご紹…

当社のMaterials Science Suiteは、幅広い材料研究分野への対応が可能です。 ■密度汎関数理論(DFT)計算・周期系第一原理計算による物性予測 HOMO/LUMO/pKa/溶媒効果/IR/Raman/UV-vis/VCD/NMR/ 酸化・還元ポテンシャル/ 3重項励起状態エネルギー/TADF S1-Txギャップ/蛍光/りん光/振動計算/...

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】有機エレクトロニクス

有望な候補物質を判別！デバイス最適化の条件に適合するような化合物の選定…

クトル ・TADF S1-Tx ギャップ ・蛍光 薄膜の構造は、分子動力学法(Molecular Dynamics(MD))を使用し、実際に基盤への蒸着をシミュレーションすることによって予測することができます。基本情報へつづく↓...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社

半導体関連技術の開発/解析を支援する統合プラットフォーム【日本語

半導体および関連技術の開発/解析を高速・高精度で支援する統合プラットフ…

半導体および関連技術の開発/解析を支援する、シュレーディンガーの統合プラットフォームをわかりやすくご紹介いたします。 【製品の概要】 ■量子力学計算による半導体物性の予測と解析 ・電子物性 ・機械特性（弾性定数テンソル、体積弾性率） ・誘電特性 ・反応経路探索 ■半導体成膜プロセス(CVD, ALD, ALE)の最適化 ・量子力学計算と機械学習による...

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】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…

製品群 Desmond: 高速分子動力学（MD）プログラムでガラス転移温度や吸水率、ヤング率、屈折率、誘電率など様々な材料特性を予測。 AutoQSAR: 自動化されたワークフローによって簡単に有機分子の物性を予測する機械学習モデルの構築と適用が可能に。 MS CG LiveDesign: マテリアルズ・インフォマティクス...

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

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…

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ンと機械学習の相乗効果を光電子物性予測に活用するアクティブラーニング　ワークフローを開発しました。 Frontiers in Chemistryに掲載され、SID-Display Week 2022で発表されたシュレーディンガーに...

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 　 ...

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

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

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によるタンパク質デザイン -配列の可視化と解析 ...

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【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…

・解析手法: 何から手をつければいいのかわからない ➡データの蓄積と同時に好適な機械学習モデルを自動生成。計算化学者に頼らず高精度のモデルを作成します。 【お悩み4】　社内共有の問題: いい予測値モデルができたが、社内に展開する仕組みがない ➡Web画面で解析手法や結果をグループで共有できます。 ※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

【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…

T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 ■新たな視点での提案 高性能な本新規材料設計手法により、分子の列挙と仮想スクリーニングを補完可能 ※詳しく...

メーカー・取り扱い企業： シュレーディンガー株式会社