シュレーディンガーの製品・サービス一覧

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ートに統一した言語で登録します。 【お悩み2】　データの量の問題: データは欠損値ばかり ➡物理化学計算と機械学習でデータを補完します。 【お悩み3】　非民主的なAI・機械学習・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。

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ートに統一した言語で登録します。 【お悩み2】　データの量の問題: データは欠損値ばかり ➡物理化学計算と機械学習でデータを補完します。 【お悩み3】　非民主的なAI・機械学習・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。

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す。 合成する前に計算や予測を活用することで、成功確率が高い化合物のデザインが可能になります。 【3つの利点】 リアルデータとバーチャルデータのギャップを解消 デザインサイクルを短縮 コレボレーションと意思決定を一元化 ※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。

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、お気軽にお問い合わせ下さい。

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/ 構造最適化/遷移状態計算/反応経路解析/吸着エネルギー/結合解離エネルギー/ 電子・ホール移動度/再配向(再配列、再配置)エネルギー ■分子力学(MM)法・分子動力学(MD)法・粗視化MDによる物性予測 密度/配座解析/架橋構造/ヤング率/粘度/表面張力/ ガラス転移温度(Tg)/分子拡散/熱膨張/結晶形態/ 膨潤/応力ひずみ曲線/溶解度パラメータ 機械学習で使用可能な手法 様々な記述子・フィンガープリント生成/ 部分的最小二乗回帰(PLS)法/重回帰分析(MLR)/主成分回帰(PCR)/カーネルPLS法/ ベイズ分類/再帰分割(RP)分析/自己組織化マップ/Tg・誘電率・沸点・蒸気圧予測モデル/ 遺伝的アルゴリズム/アクティブラーニング

シュレーディンガーは、高分子材料、有機エレクトロニクス、触媒と反応性、薄膜プロセス、エネルギー回収と貯蔵、医薬品製剤、消費財、金属・合金・セラミックなど、多様な材料開発のイノベーションのためのソフトウェア プラットフォームを提供しています。 広大な化合物空間の探索と分子特性の高精度予測により、新規材料の設計を迅速に行い、コスト効率をアップするよう支援します。 当資料では、材料開発向けプラットフォームの概要をご覧いただけます。 ※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。

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。

創薬プロセスの各段階においてお客様のプロジェクトを加速・支援するため、幅広いモデリングサービスをご提供しています。 ・シュレーディンガーの最新技術を、ラージスケールで活用できます。 ・当社の計算化学専門チームの知見を活用いただけます。 ・ライセンス、計算環境、サービス時間のすべてを含みます。 ■ターゲット機能化サービス 構造ベースの厳密な創薬設計を可能にするため、プログラムの可能性を引き出します。 ■ヒット探索サービス 最新のバーチャルスクリーニング技術を活用し、より多様なヒット化合物を迅速に見つけ出します。 ■デ・ノボ設計サービス プロジェクト固有の条件を満たす新規設計アイデアを迅速に創出・優先順位付けします。 ■構造ベースADMETサービス 構造ベースの設計により、ADMETに関するリスクをより効率的に低減します。 ■結晶構造予測サービス 室温で最も安定な多形を特定することで、固体形態の選定に伴うリスクを低減します。

シュレーディンガー独自の技術と専門知識を活用して､創薬プログラムを支援します。 弊社エキスパートと最新の大規模バーチャルスクリーニング､および厳密なスコアリング技術を活用し､ヒット探索を成功に導きます。 ■シュレーディンガーのヒット探索機能を最大限に活用 ライセンスやハードウェアへの初期投資は不要です。最先端のヒット探索に必要な計算リソース､ライセンス､作業時間はすべてサービスに含まれます。 ■独自のスコアリング技術で､より質の高いヒット化合物をより多く取得 ■数十億の化合物スクリーニングで新規性と多様性を最大化 ■あらゆるレベルの構造情報からFEP+の実行を可能に テンプレートベースのホモロジーモデルやAlphaFoldモデル､不完全なcryo-EM構造や実験X線構造から出発する場合でも､貴社のユニークなプロジェクトに対応するための科学的知見と計算リソースを備えています。 ※詳しくは、カタログをご覧ください。

時間とリソースを節約します—構造ベース創薬に向けて､対象となるタンパク質-リガンド系の準備をお任せください。 X線構造､cryo-EM構造､AlphaFold予測構造､ホモロジーモデルのいずれを出発点としても､シュレーディンガーのサイエンティストが独自の技術と専門知識を駆使して､予測精度の高い構造ベース設計に向けてタンパク質–リガンド複合体を最適化・検証します。 ■オンターゲットあるいはオフターゲットに対応した設計可能な構造を作成 ■お客様独自のターゲットに関する知見を､当社の計算化学で補完 シュレーディンガーは､FEP+を活用した構造ベース創薬において､難易度の高いターゲットへの対応で培った豊富な専門知識を提供します。 ■テンプレートベースのホモロジーモデルやAlphaFoldモデル､不完全なcryo-EM構造や実験X線構造から出発する場合でも対応可能 ※標的タンパク質の包括的評価と精確な構造モデルの構築に必要な計算リソース､ライセンス､作業時間はすべてサービスに含まれます。 ※詳しくは、カタログをご覧ください。