シュレーディンガー株式会社

【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

最終更新日: 2024-01-10 16:12:32.0

上記では、電子ブックの一部をご紹介しております。

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。

※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。

関連情報

日本語事例】環境に配慮した化粧品処方設計のためのシミュレーション
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ロレアルとシュレディンガーの研究者は、処方モデルと髪の表面モデルを構築することで、合成ポリマーとエコフレンドリーなポリマーの、髪おける挙動の違いを探索しました。すべてのモデルとシミュレーションは、Schrödinger Materials Science Suiteおよび分子動力学(MD)のためのDesmondを使用し実行されました。

※詳しくは、PDF資料をご覧ください。
【日本語資料】日用品開発への分子シミュレーションと機械学習の活用
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製品群
Desmond: 高速分子動力学(MD)プログラムでガラス転移温度や吸水率、ヤング率、屈折率、誘電率など様々な材料特性を予測。
AutoQSAR: 自動化されたワークフローによって簡単に有機分子の物性を予測する機械学習モデルの構築と適用が可能に。
MS CG
LiveDesign: マテリアルズ・インフォマティクス向けAIプラットフォーム。
OPLS4: 独自の高精度力場パラメータ。
Jaguar: 豊富な自動化された量子力学計算ワークフロー。

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