計算化学

一般に、計算化学者が持つ知識と専門技術には、組織全体で高い需要があります。創薬につながる新規化合物を特定する場合でも、材料研究でリード化合物や応用化合物を最適化する場合でも、計算化学の成果は企業の成功に不可欠です。そこには、関連データへのアクセス、検証された科学知識に基づく計算の実行から、組織内での結果の共有まで、さまざまな課題があります。

アクセルリスの製品とソリューションが、新規薬物デザインや新規材料設計を支援する中で、時間の節約や最重要研究へのリソースの集中にどのように役立つかをご確認ください。

製品情報

Pipeline Pilotデータの収集、マイニング、分析を行い、組織全体で共有します。アクセルリスの計算化学用 MedChem サンプル アプリケーションについては、 以下を参照してください。

Discovery Studioさまざまなインタラクティブなワークフローベースのプロトコルにアクセスして、2D/3D 記述子計算、アライメント、QSAR、ファーマコフォア モデル生成などの計算化学タスクを実行します。

materials Studio材料系モデリング・シミュレーションの環境内で、分子や結晶などを精査し、複雑な構造を作成し、動力学的特性および熱力学的物性を予測し、結果を可視化します。

計算化学者のための Pipeline Pilot コレクション:

admet Collection分子のデータセットに対して、吸収、分布、代謝、排泄、毒性 (ADMET) 特性の予測を計算します。

Chemistry collection化学情報処理のためのこの包括的な機能セットを使用して、分子のプロファイリング/フィルタリング/操作、分子プロパティと Fingerprint の計算、ライブラリの設計、獲得する化合物の選択を行います。

chemmining Collection アブストラクト、特許、社内論文に含まれる化学構造を検索するためのデータベースを作成します。

modeling collection 学習/データ モデリング機能、統計フィルタ、および現実的な大規模データ セット向けに最適化されたクラスタリング コンポーネントからなるこの機能セットを活用します。

advanced modeling collection データ マイニング実験を迅速に実行し、ツリーを可視化し、再帰分割コンポーネントとパレート最適化コンポーネントを使用して値のトレードオフが最良のサンプルを特定します。

R -statistics collectionデータ処理、クラスタリング、学習、およびデータ分析のための統計的手法を実装します。

 

サンプル アプリケーション

MedChem ワークベンチ他研究者との共同プロジェクトの中で、共同研究者と自分の専門技術を共通ワークフローとして共有することにより、自身に集約されていた専門作業にかかる時間を節約できます。このサンプル アプリケーションは、アクセルリスのサイエンティフィック インフォマティクス プラットフォーム Pipeline Pilot 上に構築されています。

アクセルリス サンプル アプリケーションの詳細

参考資料

計算化学のためのアクセルリス製品の詳細については、次の資料を参照してください。

• 計算化学者の応用事例
• 化学コレクションの概要
• Pipeline Pilot の紹介 (3 分間)
• MedChem のサンプル アプリケーションの概要
• Web セミナー: MedChem のサンプル アプリケーション