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株式会社モルシス

設立平成28年12月5日
資本金3000万
従業員数23名
住所東京都中央区八丁堀三丁目19番9号 ジオ八丁堀7階
電話03-3553-8030
  • 特設サイト
  • 公式サイト
最終更新日:2025/12/15
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当社取扱いソフトウェアの新製品情報や技術情報などをご紹介します。四半期に一度ニュースレターとして発行しております。

【技術情報】FDA承認薬から読み解く創薬標的の特徴

複数のデータソースからヒト疾患に関連する遺伝子情報を統合!

『DISGENET』は、疾患の遺伝的要因や医薬品・化合物の反応などに関する正確な情報を提供するデータベースです。 単なるデータだけでなく、遺伝子ー疾患関連性などを定量化する独自の評価指標や大量のデータを効率的に解析するためのツールも提供しております。 以下のような目的で活用できます。 ・創薬標的候補と疾患との関連性の調査 ・オミクス解析で得られた遺伝子リストの疾患エンリッチメント解析 ・疾患関連遺伝子やバリアントの探索 ・既知のエビデンスに基づく標的候補の評価 ・APIやRを利用した社内解析環境、AI基盤との連携 ご用命の際はお気軽にご連絡ください。 【特長】 ■複数のデータソースからヒト疾患に関連する情報を統合 ■疾患の遺伝的要因や反応などに関する正確な情報を提供 ■遺伝子ー疾患関連性などを定量化する独自の評価指標を提供 ■大量のデータを効率的に解析するためのツールを提供 ※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。

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【新製品情報】Discngine社製品販売開始

常に先進バージョンを使用できるクラウド環境をご提供いたします!

仏Discngine 社は、ケモインフォマティクス、構造バイオインフォマティクス、 ラボインフォマティクス、データサイエンスなどの分野において、 SaaSアプリケーションおよびカスタマイズされたITソリューションを 提供しています。 同社のソリューションを活用することで、低分子およびバイオ医薬品の 研究開発チームは、アンメット・ニーズに対応した研究データに基づく 意思決定を支援可能。 主な製品は、Ideation SAR Slides、3dpredict/Ab、3decisionの 3製品がございます。 【ラインアップ】 ■Ideation SAR Slides ■3dpredict/Ab ■3decision ※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。

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【技術情報】 第一原理バンド計算プログラム MedeA VASP

3次元周期境界条件下の構造モデルに対して第一原理計算を実行!

『MedeA VASP』は、平面波基底を用いた電子構造計算を 行うプログラムです。 内殻電子はPAWポテンシャルにより全電子として扱われ、 ポテンシャルライブラリーはHからCmまでの元素をほぼ 網羅しております。 重元素で重要となる相対論効果にも対応。ご用命の際は お気軽にご連絡ください。 【多様な計算手法】 ■ハミルトニアン ■基本計算機能 ■電子構造解析・物性値 ※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。

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【技術情報】REINVENT4インターフェイスの紹介

MOEのGUIから入力ファイルの生成などを簡単に行えます!

『REINVENT4 I/F』は、MOEのGUIから計算の実行や出力ファイルの可視化を 簡単に行えるソフトウェアです。 強化学習においては、MOEの記述子、QSARモデル、ファーマコフォアモデル、 ドッキングスコアなどを評価関数の要素として使用可能。 柔軟に設定可能なGUIとともに多種多様な機能を提供します。 【機能】 ■MOEの評価関数の要素 ■強化学習の実行と監視 ■入力SMILESの生成 ■MDBの入出力対応 ※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。

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【技術情報】在庫管理とAI/ラボ自動化との連携

Scilligence社は、在庫管理システムとAIエージェントや自律走行搬送ロボットとの連携・統合を推進しています!

創薬研究における在庫管理システムの役目は、単なる在庫についてのデータ管理だけではなく、下流工程で行われる解析に向けたサンプルやデータの準備にあります。 昨今のAIの発展は著しく、研究の場においてもその活用が進んでいます。Scilligence社でも、AIによる在庫管理システムScilligence Inventoryの強化や、自立走行搬送ロボットとの連携による実験サンプルの準備の自動化などに取り組んでいます。 【掲載内容】 Scilligence 社がSLAS2026 International Conference & Exhibition で行った講演の要旨です。 ■AIによる在庫管理システムの強化 •AIアシスタントとの自然言語の対話で、在庫の使用申請を作成 •在庫の残量や保管場所の把握の手間を軽減し、申請ミスによる差し戻しも防止 ■ラボ自動化との統合 •在庫使用申請をもとにした、在庫管理システムから自立走行搬送ロボットへのタスクの送信 •ロボットによる在庫のピッキングと実験台への配置 ※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。

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