各業界の有力企業に選ばれる材料研究DXツール【資料進呈】
パナソニック、ブリヂストン、アッヴィ、サムスン、ロレアルなど、各業界の有力企業が採用。
シュレーディンガーの高度な物理ベースモデリングおよびAI/機械学習ソフトウェアは、高分子材料、電池、半導体、有機エレクトロニクス、触媒、医薬品製剤、化粧品、金属・合金・セラミックなど、多様な材料開発に対応しています。
- 企業：シュレーディンガー株式会社
- 価格：応相談
研究支援ソフト(予測) - メーカー・企業と業務用製品 | イプロスものづくり
研究支援ソフトの製品一覧
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【技術情報】siRNA Builderの活用事例
修飾された二本鎖siRNAモデルを簡単なボタン操作で構築！MOEの活用事例をご紹介
統合計算化学システムMOEのカスタムアプリケーションである siRNA Builderの活用事例についてご紹介いたします。 siRNA Builderは、低分子干渉RNA(siRNA)をはじめとする 核酸医薬の研究開発を支援するためのアプリケーションで、 多彩な化学修飾のモデリングやコンフォメーション解析も 容易に行えます。 本事例では、siRNA BuilderとMOEの標準機能を組み合わせて、 siRNAの融解温度と遺伝子サイレンシング活性を予測しており、 設計と解析を一連の流れとして効率的に進めることが可能です。 【siRNA Builderの機能】 ■siRNAモデリング ・ガイド鎖およびパッセンジャー鎖の塩基配列からsiRNAのモデルを自動生成 ■修飾モデリング ・ボタン操作による指定ヌクレオチド残基の糖部およびリン酸部に対する修飾の選択 ■アノテーション ・修飾部位と種類をSequence Editor上の塩基配列および3次元構造の両方で可視化 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
【新製品情報】抗体の取り扱い機能の追加とAI機能の強化
抗体・ADCの配列とアノテーションの情報の管理や、AIによるタンパク質–リガンド複合体の構造予測が、CDD Vaultで可能に！
『CDD Vault』は、創薬や生命科学研究における研究資材やアッセイ情報の管理・共有・可視化機能を中核とした、クラウド型の研究データ管理システムです。 電子実験ノート、在庫管理、APIを介した他システムとの連携機能も備えており、幅広い分野の研究データを一元管理できます。 リアルタイムな情報共有により、所属や所在地、専門分野の異なる研究者間のコラボレーションを促進し、研究業務の効率化を実現します。 【抗体およびADCの取り扱い機能の追加】 ・通常の抗体の登録 ・アノテーション情報の付与 ・二重特異性抗体の登録 ・ADCの登録 【AI機能の強化】 ・Boltz-2によるタンパク質–リガンド複合体の立体構造予測と結合親和性の評価 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
【技術情報】FMO計算に基づくPLIF解析法の開発
FMO-PIEDA法の計算値をPLIFに統合して相互作用を解析する新手法の開発
創薬において、標的タンパク質とリガンドの相互作用を精密に理解することは、 薬効や選択性の向上において重要な鍵となります。 量子化学計算手法であるFMO–PIEDA法によるエネルギー成分の分解は、単一の リガンドと受容体間の相互作用を分子軌道レベルで詳細に解析するのに有効です。 一方、統合計算化学システムMOEに搭載されているPLIF法はアミノ酸残基– リガンド間の接触を相互作用タイプ別に符号化するため、複合体間の効率的な パターン比較が可能です。 そこで当社では、PIEDA由来の相互作用エネルギーをPLIFに統合し、親和性や 選択性に関与する主要な相互作用タイプを抽出することで、複数の複合体間の 比較を可能にする新たな手法「PIEDA-based PLIF」を開発しました。 【特長】 ■得られたフィンガープリントデータは、クラスタリングや類似性解析、 活性予測モデルの構築など、多彩なデータ解析に利用可能 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
【バイオテクノロジー向け】創薬を成功に導くプラットフォーム
創薬探索を加速し、最適な化合物を予測。研究開発を強力にサポート。
バイオテクノロジー業界の創薬研究において、化合物の多角的な特性評価は研究の成否を分ける極めて重要なプロセスです。 意思決定支援プラットフォームStarDropは、合成前の候補化合物を効率的に評価し、最適なリード化合物を迅速に特定する ことで創薬探索の効率化に大きく貢献します。 【主な活用シーン】 〇ADME QSAR： 合成前に化合物の吸収・分布・代謝・排泄プロパティを高精度に予測 〇Derek Nexus連携： 初期段階での安全性を担保する、信頼性の高い毒性予測 〇Auto-Modeller： 自社データを最大限に活かす独自の予測モデルを自動生成 【導入効果】 多様な特性（薬効・ADME・毒性）をバランスよく備えた化合物の同時最適化により、無駄な試作を省き、「創薬期間の短縮」 と「研究開発費用の劇的な削減」を実現。より安全で効果的な医薬品の上市スピードを最大化します。
- 企業：株式会社ヒューリンクス
- 価格：応相談
