【日本語事例集】 吸湿予測と非晶質アミロースデンプンへの影響
食品・飲料、包装、および医薬品の品質と加工の最適化を促進する分子動力学シミュレーション。
シュレーディンガーは、日用消費財の研究開発のための強力で使いやすい統合ソフトウェアソリューションを提供します。 シュレーディンガーのプラットフォームは、計算化学のビギナーからエキスパートまで、幅広いユーザー向けに設計されており、高度な物理ベースのモデリングと機械学習テクノロジーを駆使して、実際のシステムを構築、シミュレーション、分析するためのシンプルなワークフローを提供します。 ■湿潤および乾燥状態の非晶質アミロース重合体に対するガラス転移温度（Tg）などの主要な物性を正確に予測。 ■水分含有量がTgおよびデンプン重合体内の水の拡散に与える影響を調査することで、水の吸収および輸送を効果的にモデル化。 ■OPLS3e力場は非晶質デンプンモデルに対して高い精度を提供。 ■水とアミロースの相互作用の詳細な研究と、成分が複雑なでんぷんの配合に与える影響についてのさらなる研究。
基本情報
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
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取り扱い会社
シュレーディンガー株式会社は、アメリカ・ニューヨークに本社を置く、Schrödinger Inc. の日本法人です。Schrödingerは、マテリアルズ・サイエンスとライフ・サイエンス分野を中心に、化学とコンピュータ・サイエンスの先進技術を融合させたソフトウエアの開発に約30年の歴史を持ち、創薬、バイオロジクス、材料研究開発に高度なソリューションを提供します。
