Scienomics

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분자동역학, 몬테카를로 시뮬레이션, Ab initio

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Engineering Package
Physical/Chemical Descriptors, Machine Learning Models


자세한 문의는 02-838-4016 또는 comj@tnjtech.co.kr로 요청 주시기 바랍니다.
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SCITHERM Plugin
     
단일 성분 및 다중 성분 혼합물의 물리적 특성을 예측할 수 있습니다.

                                                                                                                                                                 



SCIPHARMA Plugin

PC-SAFT 기반 접근 방법을 사용하여 의약품의 용해도를 계산할 수 있습니다.

                                                                                                                                                                 



MAPS DATABASE Plugin

연구된 분자 구조들, 실험 내용과 연구 테이블을 공유된 데이터베이스에 저장하여 작업 흐름을 개선하고 반복 작업을 피할 수 있습니다.

                                                                                                                                                                 



QSAR Plugin

수천 개의 분자 설명자들로부터 정량적 구조 활성 상관 관계를 (QSAR/QSPR) 모델화하여 생물학적 활성이나 경험적 분자 특성을 설명할 수 있습니다.

                                                                                                                                                                 



ALVADESC DESCRIPTORS

MAPS 프로그램의 테이블 안에서 5000개 이상의 화학 설명자 (descriptor)를 계산할 수 있고 기계 학습 (Machine Learning) 모델을 개발할 수 있습니다.

                                                                                                                                                                 



PYTHON SCRIPTING

스크립팅을 사용하여 MAPS 프로그램 내 작업을 자동화 할 수 있고 기능을 확장하거나 필요에 따라 변경할 수 있습니다.

                                                                                                                                                                 





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