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材料科学反応ワークフロー【資料】
見落とされがちなコンフォマーをカバーすることができ、ワークフローが簡素化され、再現性と予測可能性が高まります。
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材料研究のための機械学習【事例集】
無機個体やポリマーなどにおけるケーススタディ！コストと時間効率の良い方法で、新しい化合物を設計
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前駆体のボラティリティの正確な予測を可能にする機械学習【事例集】
蒸発または昇華温度を平均±9℃の精度で予測、1秒間に数百の錯体を計算*
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Quantum ESPRESSO Interface【資料】
単一のグラフィカルインターフェース上で行うことで、効率よく計算作業が行える！
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機械学習と材料特性予測【資料進呈中】
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に貢献
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FEP+が実現する高効率な化合物探索【日本語資料】
化学分野で幅広く活用し、コストを削減・分子プロファイルを効率的に改善・確度の高い新規化合物の探求を可能に
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非構造化エピトープとLong CDR H3ループの構造予測に挑む
十数残基を超える長いCDR H3ループやDisordered エピトープを持つ抗原抗体複合体の構造予測にレプリカ交換MDを応用
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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【資料】
モノクローナル抗体、ワクチン抗原、酵素、ペプチドなど、多様なバイオロジクス・抗体創薬のための統合ソフトウェア
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