学術機関向けサイトライセンス
Schrödinger ソフトウェアへの、大学全体を対象とした大規模なアクセス
以下のサイトへのキャンパス内からのアクセスはすべて：
- 低分子創薬、バイオ医薬品創薬、および材料科学向けのソフトウェアスイート
- アクティブ・ラーニング技術
- PyMOL 3つの分子可視化ソフトウェア
- Schrödinger オンライン認定コースの受講枠
- 『Schrödinger 』の教材を用いた授業
同梱内容
Schrödingerの業界をリードする分子モデリングおよび機械学習ツールを活用し、貴機関全体での教育・研究を推進しましょう。
Schrödingerが提供する、ライフサイエンスおよび材料科学のアプリケーションを網羅した、最も包括的な大規模ソフトウェアライセンスセットを活用し、貴大学で最先端の研究を行い、次世代の科学者を育成しましょう。
一流大学の教育・研究を支える
大学全体で、最先端の分子モデリングソフトウェアを利用できます
学科 — 化学、物理学、生物学
さまざまな学部の学生や研究者は、「Schrödinger 」ソフトウェアを次のような目的で使用しています：
- 分子設計を加速し、分子の化学的安定性を評価する
- 反応メカニズムを理解する
- 理論を活用して製品の歩留まりと生産量を向上させる
- IR、ラマン、UV-Vis、およびNMR分光法のシミュレーション
健康科学・医学部
医学部や健康科学部の学生や研究者は、「Schrödinger 」ソフトウェアを以下の目的で使用しています：
- 構造 による予測、protein-リガンド ドッキング、バーチャルスクリーニングなどを実行します
- 抗体、ペプチド、酵素、抗原、およびその他の生物学的製剤を、計算機を用いた設計手法により開発する
- 医薬品の製剤開発を加速させる
工学部
工学系の学生や研究者は、Schrödinger ソフトウェアを次のような目的で使用しています：
- 電池、燃料電池、水素貯蔵などのモデル材料
- 構成材料および界面の重要な特性をシミュレーションおよび解析する
- 自動化されたケミインフォマティクスツールを用いて機械学習モデルを構築する
- 合理化されたワークフローを活用して、広大な化合物空間 を網羅的に調査・探索する
アカデミック・サイト・ライセンスがエモリー大学の研究にどのような変革をもたらしているか
「エモリー大学における『Schrödinger 』アカデミック・サイト・ライセンスの導入により、エモリー大学のBDCIイニシアチブの一環として、化学および医学の各学科間で、より一層の連携と研究の進展が促進されました。業界をリードする計算化学ツールへのキャンパス全体でのアクセスと、それが私たちの研究にもたらした影響は、期待を上回るものでした。」
— キャリー・ウィギントン（エモリー大学新薬開発センター プログラム・ディレクター、化学イノベーションによる生物学的発見（BDCI） マネージング・ディレクター）
創薬および材料科学の多様な用途に向けたソリューション
大規模な化学探索と、高精度なインシリコ物性予測の力を活用して、アイデアをさらに活かし切りましょう
- 構造 予測とターゲット イネーブルメント
- ヒット・ディスカバリー
- ヒット・トゥ・リードおよびリードの最適化
- 製剤
高分子材料
分子および原子レベルでの高分子のシミュレーションを通じて、製品の性能を理解し、予測する。
- 化学反応性、ポリマーの形態、および主要な物理化学的特性を正確に予測する
- 新しいポリマーの設計、配合のスクリーニング、および製造プロセスの最適化
- 発見と最適化のために、使いやすく自動化されたワークフローを活用する
有機エレクトロニクス
導電性に優れ、機械的・熱的安定性が高く、かつ製造に適した最適な有機電子材料を発見しましょう。
- 主要な光電子特性を正確に予測する
- 先端材料の迅速な設計・発見に向けたハイスループットスクリーニングを実施する
- 専門家の科学的サポートに支えられた、使いやすく自動化されたワークフローを活用しましょう
触媒作用と反応性
次世代の触媒的および非触媒的プロセスの発見を加速させる。
- 新規触媒および反応物質のハイスループット探索に向けた自動ワークフローを実行する
- 反応性、選択性、および特異性の詳細を解明する
- 新規材料の発見に向けた協業型エンタープライズ・プラットフォームを活用する
薄膜加工
半導体業界向けの原子レベルでの加工技術を最適化し、デバイスの性能を向上させる。
- 表面の反応性を正確に予測し、成膜またはエッチングプロセスを最適化する
- 機械学習による前駆体の揮発性の検証済み予測
- 材料加工用の新規化学物質の設計において、効率的なシミュレーションツールを活用する
エネルギーの回収・貯蔵
バッテリー、燃料電池、太陽光発電向けの、よりクリーンで、軽量、安全、かつエネルギー効率の高い材料の開発を加速させる。
- 電池、燃料電池、太陽光発電、および水素貯蔵に関する研究開発において、主要な特性を予測する
- 構成材料および界面の重要な特性をシミュレーションおよび解析する
- 合理化されたワークフローを活用して、広大な化合物空間 を網羅的に調査・探索する
複雑な処方
製薬、消費財、プラスチック、複合材料、石油化学の各業界において、最終製品の特性を最適化します。
- 自動化されたワークフローで主要な特性を予測する
- ハイスループットスクリーニングと機械学習を活用して、原料選定を加速させる
- 同定 処理におけるリスクとパフォーマンスの予測
生徒たちが、将来の化学分野における課題を解決できるよう準備させましょう
アカデミック・サイト・ライセンスには、以下のアクセス権が含まれます：
- Schrödingerライフサイエンスおよび材料科学分野のオンライン認定コースを通じて、学生のキャリア形成を促進し、研究スキルを向上させる
- 教育者が本ソフトウェアを活用し、授業の質を高めるための無料のカリキュラムとチュートリアル