ライフサイエンス向け「Schrödinger 」スイート リリース 2026-3 の新機能
当社は四半期ごとに、プラットフォームの使いやすさや技術面での改善をリリースしています。
- Schrödinger プラットフォーム(ベータ版)上に直接構築された、化学に特化したエージェント型共同研究者「ブンゼン」をご紹介します。
- 予測毒性パネルを拡充し、GPCR、ブロモドメイン、ホルモン受容体を含めることで、オフターゲット リスクのカバー範囲を拡大しました
- 「Macrocycle」ソリューション(オープンベータ版)を使用して、大環状および環状ペプチドを正確にサンプリングおよびドッキングする
- E-sol を使用すれば、Kp,uu を簡単に予測し、脳内/血漿中の未結合比を評価したり、中枢神経系(CNS)に浸透する可能性の高い化合物を特定したりすることができます。
- Crystal構造 のフルバージョンがリリースされました。塩、溶媒和物、共結晶に対応した予測機能により、固相開発における確実な結晶型の選定を支援します。
「Materials ScienceSchrödinger 」スイート リリース 2026-3 の新機能
当社は四半期ごとに、プラットフォームの使いやすさや技術面での改善をリリースしています。
- Schrödinger プラットフォーム(ベータ版)上に直接構築された、化学に特化したエージェント型共同研究者「ブンゼン」をご紹介します。
- 当社の基盤となる機械学習力場(MLFF)のカスタム拡張
- 粗視化(CG)モデルから全原子分子モデルへのバックマッピング
- MLFF埋め込みに基づくソリッドステート機械学習のための高度な特徴抽出
- 拡張クリスタル構造 予測
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PyMOL Schrödinger によって保守・配布されている、オープンソースを基盤としたユーザー主導の分子可視化システムです。

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