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2021/08/06

【2021年9月9日(木)・10日(金)】「MOEフォーラム 2021」オンライン開催のご案内

株式会社モルシス 株式会社モルシス
統合計算化学システムMOEの最新情報と応用事例を紹介する「MOE フォーラム2021」を、9月9日、10日の2日間にわたって、前回より一層充実した内容で開催いたします。 今回は、日本と中国のユーザー6名の方々にMOEを用いた応用事例をご講演いただくとともに、ケンブリッジ結晶構造データベースの開発元による講演も予定しています。 また、MOEとPSILOの開発元であるChemical Computing Group社と当社、 および中国の二次代理店であるCloudScientific社から、それぞれの製品の開発と応用に関する新情報をご紹介いたします。 講演は、日本語/中国語/英語のいずれかで行われますが、講演中の 言語以外の2つの言語で同時通訳音声をお聞きいただくことができます。 ぜひ2日間を通してのご参加をお願いいたします。 MOE: https://premium.ipros.jp/molsis/product/detail/2000320822/ PSILO: https://premium.ipros.jp/molsis/product/detail/2000320847/
開催日時 2021年09月09日(木) ~ 2021年09月10日(金)
9日 13:00-17:00/10日 10:00-16:30
会場
参加費 無料
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卓越した分子モデリング・シミュレーションソフトウェア『MOE』

創薬・ライフサイエンス研究のための統合計算化学プラットフォーム

『MOE』は、世界中で広く利用されている分子モデリングソフトウェアです。多彩な計算化学アプリケーション、分子構造データベース、開発環境を搭載しており、それらを組み合わせた適切なプローチでの分子設計が可能です。 【特長】 ■低分子、タンパク質、抗体、ペプチド、DNA/RNA等の広範な分子スケールに対応 ■LBDD, SBDD, FBDDなど様々な分子設計手法に対応 ■目的に応じて使い分けできる使用モード ■低分子・フラグメント・標的タンパク質データベース ■新機能開発やカスタマイズ ■サードパーティ製品との連携 ■Windows/Mac/Linuxに対応 ■計算化学者、実験研究者が広く利用 ■医薬、農薬、食品、材料設計などの様々な分野に対応 【搭載アプリケーション】 ■分子モデリング ■配座解析・分子動力学計算・量子化学計算 ■ドッキングシミュレーション ■構造活性相関・ケモインフォマティクス ■タンパク質・抗体モデリング ■変異体構築・タンパク質/ペプチドデザイン ■核酸モデリング ■ファーマコフォア解析 ■フラグメント構造に基づく分子設計

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【新製品情報】MOE 2020.09 の新機能

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当資料では、統合計算化学システム『MOE 2020.09』の主な新機能や機能強化を ご紹介しています。 日本語をはじめとする多言語がサポートされるようになり、大規模計算のための フレームワークなどが新機能として追加。 また、ドッキング、タンパク質の物性推算、抗体モデリング、MOEsaicの機能も 強化され、プロジェクトデータベースも更新されました。 【掲載内容】 ■日本語などの多言語のサポート ■ONIOM法によるQM/MM計算 ■MDシミュレーションインターフェースの  機能拡張と再生プレイヤーの追加 ■HPCフレームワークの強化 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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タンパク質立体構造情報データベースシステム『PSILO』

多様な条件で検索可能!生体高分子やリガンド複合体構造情報のデータベースシステム

『PSILO』は、生体高分子やタンパク質-リガンド複合体構造情報のデータベースシステムです。 タンパク質立体構造データを整理して、多様な条件で検索可能にし、データ共有を支援します。 公共データやin-houseデータなどの分散するタンパク質立体構造データを統合し、ウェブベースの インターフェースから容易にアクセスすることができます。 【特長】 ■高速なテキスト検索 ■タンパク質/抗体アミノ酸配列検索 ■タンパク質立体構造全体の重ね合わせ ■リガンド結合部位の2D/3D表示 ■PDBデータの自動更新 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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【新製品情報】PSILO 2018新機能紹介

散在するタンパク質立体構造データを統合!PSILO 2018の新機能をご紹介

当資料では、タンパク質立体構造データベースシステム PSILO 2018の新機能について掲載しています。 「PSILO」は、生体高分子やタンパク質ーリガンド複合体構造情報の データベースシステムです。 タンパク質立体構造データを整理して、多様な条件で検索可能にし、 データの共有を支援します。 公共データやインハウスデータなどの散在するタンパク質立体構造データを 統合し、ウェブベースのインターフェースから容易に活用することができます。 【掲載内容】 ■MOE Project データベース ■NGL 3D Visualizerのサポート ■ブラウザーベースのスケッチャー ■MMTF フォーマット出力 ■MOEからのファイルアクセス ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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【新製品情報】PSILO 2020 リリース情報

操作性や使いやすさが以前のバージョンと比較して格段に向上!新機能や機能強化をご紹介

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【セミナー】GX-ETSの今知るべき制度要点と事業スタンスの在り方

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[講 師] 株式会社三菱総合研究所 GX本部 シニアコンサルタント 福田 桂 氏 [重点講義内容] 「成長志向型カーボンプライシング」の一環として、国内排出量取引制度(以下、GX-ETS)が2026年度から開始された。本講演では、排出枠の割当方法(調整・勘案措置等含む)や価格安定化措置、排出量算定方法等、GX-ETS制度の重要ポイントについて整理するとともに、事業への影響等を踏まえて各事業者が採るべき行動についての示唆を与える。また、再エネ発電事業やカーボンクレジットへの影響、炭素価格に関する将来の動向について考察する。 [講演項目] 1.GX-ETSの制度概要 2.GX-ETS対象事業者が採るべき行動 3.再エネ発電事業等への影響 4.カーボンクレジットに対する期待 5.国内炭素価格に関連する将来動向 6.まとめ 7.質疑応答/名刺交換

2026年03月26日

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【セミナー】AIで変貌する通信業

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[講 師] 株式会社野村総合研究所 コンサルティング事業本部 ICT・コンテンツ産業コンサルティング部 シニアコンサルタント 蓮本 魁 氏 コンサルタント 片寄 良菜 氏 [重点講義内容] 本講演では、通信業がAIによってどう変貌するかを論じます。かつてiモードで隆盛を極めた通信キャリアは、スマホ時代に主導権を失い、現在は国内市場の縮小と通信のコモディティ化といった課題に直面しています。また、差別化要素もかつてのような通信品質や規格、取り扱う端末等での差が出づらくなり、直近は目先の価格を競う「ポートイン合戦」が横行している状況となっています。 こうした課題に置かれている通信キャリアのビジネスがAIによってどのように変化していくのか、またどのように生き残りに向けて変化していくべきなのか、経営コンサルタントの視点から紐解いていきます。

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【セミナー】全2回 ゼロから学ぶ 容量市場/需給調整市場&同時市場の基礎と最前線論点

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[講 師] エナジープールジャパン株式会社 代表取締役社長兼CEO 委員等受嘱の審議会(2026年4月現在) ・資源エネルギー庁 分散型エネルギー推進戦略ワーキンググループ ・資源エネルギー庁 次世代の分散型電力システムに関する検討会 ・資源エネルギー庁 ERAB検討会 ・資源エネルギー庁 同時市場の在り方等に関する検討会 ・電力広域的運営推進機関 調整力及び需給バランス評価等に関する委員会 ・電力広域的運営推進機関 需給調整市場検討小委員会 ・電力広域的運営推進機関 将来の電力需給シナリオに関する検討会 市村 健 氏 [講演項目] 5月22日(金) 第1回 ゼロから学ぶ電気事業と容量市場 1.そもそも論:電力システム改革とは 2.ゼロから学ぶ容量市場 3.まとめ ~KW価値について共有させていただきたいこと~ 4.質疑応答 6月5日(金) 第2回 ゼロから学ぶ電気事業と需給調整市場&同時市場 1.そもそも論:電力システム改革とは(第1回復習) 2.ゼロから学ぶ需給調整市場 3.まとめ 〜2050年に向けた電力需給調整の行方〜 4.質疑応答

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【セミナー】地政学リスクを勝機に変えるAI活用実務

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[講 師] 株式会社インフラコモンズ 代表取締役 今泉 大輔 氏 [講演項目] 第1部:【分析・構造化】情報の「点」を「線」に繋ぐ  地政学リスクが自社のサプライチェーンのどこを直撃するか、AIを使って可視化します。 第2部:【予測・リサーチ】代替案と先読みで優位に立つ  混乱する市場の中で、代替手段を高速で見つけ出し、競合より一歩先の情報を得ます。 第3部:【実戦・営業】顧客を動かす「攻め」の営業戦術  得られた情報を武器に、顧客への提案や経営層への報告を「役立つレポート」に変換します。

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ばらつき・外れ値を含む実験データで進めるインフォマティクス:次の実験を導くデータ活用

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マテリアルズ・インフォマティクス(MI)は、データ活用によって材料開発の高速化と高度化を実現する手法として、研究開発におけるデジタルトランスフォーメーションの重要な要素となりつつあります。 しかし実際の研究現場では、「実験データのばらつきが大きく、解析にどのように活用したらよいかわからない」「外れ値の扱いが分からない」といった理由から、MIの導入が停滞、あるいは断念されてしまうケースも少なくありません。 本ウェビナーでは、ばらつきや外れ値を含む「データの不確かさ」にどのように向き合い、研究開発の意思決定に活かしていくべきか、その考え方と実践的なアプローチを解説します。 また、予測精度の向上そのものを目的化するのではなく、不完全なデータの中からどのように「次の実験への有効な示唆」を抽出するかという視点についても、具体的な事例を交えながら紹介します。

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