新薬発見のために膨大な数の化学合成を機械学習でテストするMolecule.one
今回は「新薬発見のために膨大な数の化学合成を機械学習でテストするMolecule.one」についてご紹介します。
関連ワード （Molecule.one、ポーランド、創薬、機械学習、計算化学、資金調達等） についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。
本記事は、TechCrunch様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。
ポーランドの計算化学企業Molecule.oneは、理論的な薬剤分子を現実のものとするための活動を拡大するため460万ドル（約5億円）を調達した。同社の機械学習システムは、有益と思われる分子を合成する最良の方法を予測するもので、新薬や治療法を生み出す上で重要な役割を果たしている。
Molecule.oneはDisrupt SF 2019のStartup Battlefieldに登壇し、彼らは大量の理論的治療法を考え出すが、それらの分子すべてを実際に作ることはできないという創薬業界が直面している難題を説明した。
エキゾチックな化合物を発想しそれを実際に試験したいが、その作り方がわからないとき、同社のシステムの出番となる。それらの分子は科学にとってまったく新しいもので、過去に誰も作ったものがないため、その作り方もわからない。Molecule.oneが作ったワークフローは、まず普通のありふれた化学物質からスタートして、段階的に既知の方法を適用していく。AからBへ、そしてCへ、Dへ、というように。もちろん、実際にはこんな簡単な手順ではない。
同社は機械学習と、化学反応に関する大量の知識ベースを利用してこれらの工程を作っていくが、CEOのStanisław Jastrzębski（スタニスワフ・ヤストルツニェフスキ）氏の説明によると、同社はそれを逆方向で行っていく。
「合成計画はゲームに似ています。このゲームの1つ1つの動きにおいて、私たちはボード上のピースを移動するのではなく、1対の原子を結びつけている科学的なボンドを外します。そのゲームの目標は、ターゲットの分子を、市場で一般的に手に入れることができそれらからターゲットを合成できるような分子へと分解することだ。私たちが使っているアルゴリズムは、DeepMindが合成手筋を見つけて碁やチェスをマスターするために使ったものと似ています」とヤストルツニェフスキ氏はいう。
共同創業者のPiotr Byrski（ピオトル・ベルスキ）氏とPaweł Włodarczyk-Pruszyński（パヴェウ・ヴウォダルチク・プルシェンスキスキ）氏によると、有機反応を予測することは決して容易なことではなく、これまで彼らは、システムを効率的かつ検証可能なものにするために大量のリソースを投じてきた。Molecule.oneは良いアイデアだけではなく、実行可能なアイデアを提供していると企業から評価されるように、定期的に社内でテストを行っています。
ベルスキ氏によると、Disruptでデビューしてからは年契約の顧客も増え、同社プラットフォームの機能も多くなった。また、ヴウォダルチク・プルシェンスキスキ氏によると、仕事の効率も上がったという。
画像クレジット：Molecule.one
「システムは成熟し、プラットフォームの拡張により1時間に数千種の分子の合成を計画できるようになりました。大量の分子合成機能を、膨大な量の候補薬剤分子を生成する創薬用のAIシステムと組み合わせると、すごく便利になります。多くの改良によって業界の信頼度も上がり、有意義な企業などとのコラボレーションもできるようになりました」。
確かに、顧客がひと握りではなく何十万もの治療用分子の経路について尋ねるようになると、問題はスケーリングになる。彼らにとって、製造コストを負担するのであれば、検討している化合物の1つが、同様の効果を持つ他の化合物よりもかなり容易に製造できるかどうかを確認するために、最初に出費を行う価値がある。はっきりとは言えないプロセス全体をシミュレーションすることなく、Molecule.oneにリストを送って数日後にレポートを受け取ることができる。
画像クレジット：Molecule.one
成功事例もあると思われるが、企業秘密が関係するケースも多いため、同社は顧客の成功例を明らかにしていない。しかし同社によると、他のバイオテック企業と同じく、現在は新型コロナウイルス治療関連の研究開発が多いという。
「私たちは、新型コロナウイルス関連の創薬に取り組む対象となる研究者にプラットフォームの一部を無料で提供しました。これにより、Yoshua Bengio（ヨシュア・ベンジオ）教授が顧問を務めるMILAのLambdaZeroプロジェクトとの永続的な協力関係が生まれました」とベルスキ氏はいう。
そのようなプロジェクトでは候補分子を、効果だけでなく製造のしやすさでも評価しなければならないため、同社の新たなスケール拡大方法をテストする機会も生まれている。
ベルスキ氏によると「まだ合成されていない薬を探すという意味では、非常に有望な化学空間の新領域を横断することができるため、この分野には非常に期待しています」という。
今回の投資ラウンドをリードしたのはAtmos Venturesで、参加した投資家はAME Cloud Ventures、Cherubic Ventures、Firlej Kastory、Inventures、Luminous Ventures、Sunfish Partners、そしてBayerの役員であるSebastian Guth（セバスチャン・グス）氏などの個人だ。
同社は、資金をチームの拡大と今後の拡大の継続に充てる計画だという。また今後もポーランドの企業でありながら、米国や西ヨーロッパにもオフィスを開きたいとのことだ。
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画像クレジット：Molecule.one
【原文】
Polish computational chemistry outfit Molecule.one has raised $4.6 million to expand its quest to bring theoretical drug molecules to reality. Its machine learning systems predict the best ways to synthesize potentially valuable molecules, a crucial part of creating new drugs and treatments.
Molecule.one went onstage at Disrupt SF 2019’s Startup Battlefield, where they explained the difficulty faced by the drug discovery industry, basically that they come up with lots of theoretical treatments but can’t actually make the molecules.
The company’s system enters play when you have some exotic new compound you want to make in order to test it in real life, but don’t know how to make it. After all, these molecules are brand new to science — no one has created them before, so why should anyone know? Molecule.one creates a workflow starting with ordinary off-the-shelf chemicals and provides step by step instructions using known methods of how to go from A to B… and to C, D and so on (it’s rarely simple).
The company leverages machine learning and a large body of knowledge about chemical reactions to create these processes, though as CSO Stanisław Jastrzębski explained, they do it backwards.
“Synthesis planning can be characterized as a game,” he said. “In each move of this game, instead of moving a piece on a board, we break a chemical bond between a pair of atoms. The goal of the game is to break down a target molecule to molecules that can then be bought on the market and used to synthesize the target. We use algorithms similar to the ones used by DeepMind to master Go or chess to find the synthesis pathway.”
Co-founders Piotr Byrski and Paweł Włodarczyk-Pruszyński note that predicting organic reactions is no cakewalk, and that they have dedicated a great deal of resources toward making their system efficient and verifiable. The theoretical pathways they produce seem plausible but still need to be tested, something they do regularly internally so companies see that Molecule.one isn’t just selling good ideas but workable ones.
Since their debut at Disrupt, the company has acquired a number of customers with annual contracts, Byrski said, and rolled out lots of features on the platform. Włodarczyk-Pruszyński said that their efficiency has increased as well.
Image Credits: Molecule.one
“Our system has matured and we have extended our platform to support planning synthesis for thousands of molecules per hour,” he said. “This feature is incredibly useful when combined with AI systems for drug discovery that generate huge numbers of candidate drug molecules. All these improvements helped us gain trust in the industry and initiate collaborations with relevant parties.”
Certainly the problem becomes one of scaling as your customers start asking about pathways for hundreds of thousands of possible therapeutic molecules rather than a handful. For them, if they are to bear the manufacturing cost, it’s worth the outlay at the start to see if one of the compounds they’re looking at is considerably easier to make than another with a similar effect. Without simulating the entire process that’s difficult to say for sure, so they can just send the list to Molecule.one and get the report back a few days later.
Image Credits: Molecule.one
The team can’t share any of their customers’ successes (though presumably there have been some) because of course all this work is highly confidential. But they did say that like many companies in biotech they are doing what they can to support COVID-related therapies.
“We made part of our platform free to eligible researchers working on COVID drug discovery. This has resulted in a lasting collaboration with the LambdaZero project at MILA, which is advised by Prof. Yoshua Bengio,” said Byrski.
This also offered the opportunity to test their new scaling methods, since for such a project many candidate molecules must be evaluated, not just for efficacy but the capability of being manufactured easily.
“We are incredibly excited about this area in general because it enables traversing novel regions of the chemical space, which offers enormous promise in terms of looking for drugs that have not yet been synthesized,” Byrski said.
The funding round was led by Atmos Ventures, with a long list of participating investors: AME Cloud Ventures, Cherubic Ventures, Firlej Kastory, Inventures, Luminous Ventures, Sunfish Partners, and individuals including Bayer executive Sebastian Guth.
The company plans to use the money to expand the team and continue expanding generally; it also has a plan to open new offices in the U.S. and Western Europe (they’re based in Poland).
（文：Devin Coldewey、翻訳：Hiroshi Iwatani）
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シベリアに流刑されたポーランド人孤児たちを救った日本人の姿を、実話を元に描いた感動ドラマ。収容所で働く日本赤十字病院の看護婦・葉子は、ポーランド人孤児と心を通わせるが、悲しい運命が待ち受けていた。関西テレビ放送開局45周年記念作品。
ワレサ 連帯の男 / ロベルト・ヴィェンツキェヴィチ - Dvdレンタル ぽすれん
祖国を自由へと導いたポーランドの英雄、レフ・ワレサを描いたドラマ。東欧民主化の口火となったポーランドでの独立自主労働組合“連帯”の戦い。連帯の初代委員長、レフ・ワレサが、自分の抗議運動について語り出す。監督は巨匠、アンジェイ・ワイダ。
Decapitated（ディキャピテイテッド）｜ポーランドを代表するデス・メタル・バンドによる伝説のデモ2本を収録し ...
Decapitated（ディキャピテイテッド）｜ポーランドを代表するデス・メタル・バンドによる伝説のデモ2本を収録したCD『The First Damned』が登場 - タワーレコード
オリ・パラ海外選手団"受け入れ" 自治体で明暗
東京オリンピックに向け海外選手団の受け入れを巡り、準備を進める自治体、中止を決断した自治体と明暗が分かれています。 1日に来日し、群馬県太田市で事前合宿しているオーストラリアのソフトボール代表、エレン・ロバーツ選手です。新型コロナ対策で4日までホテルに待機し、50日余り行動を制限されながら滞在する予定です。 豪・ソフトボール代表、エレン・ロバーツ選手：「日本の方が複雑な感情を持ち、開催すべきじゃないと言う人もいるかと思います。その一方で、コロナ禍で苦しんでいる人々を元気づける大会になるという人もいます。私たちは、日本人と同じようにベストを尽くします」 オリンピックは私の人生の夢、すべてを捧げてきたとエレン選手は話しています。 100を超える自治体で事前合宿などが中止されるなか、岐阜県恵那市では、来月からポーランドのカヌー代表が予定通り事前合宿を行います。のぼり旗や横断幕のほか、Tシャツやマスクなどのグッズも準備され、歓迎ムードに包まれています。 一方、愛知県豊橋市ではドイツとリトアニアの事前合宿が中止となりました。ドイツ、リトアニアの両国とは、交流を深めてきただけに残念な結果となりました。豊橋市では今後も交流は続けていきたいとしています。 オリンピックの開催を巡って、拭いきれない不透明感。北海道では公道での聖火リレーが中止となる一方、セーリング競技が行われる神奈川県藤沢市では大会ボランティアに研修を行うなど、準備が進められています。 開幕まであと51日、専門家は警鐘を鳴らしています。 政府の分科会・尾身会長：「今の状況で（五輪を）やるというのは普通はないわけですよね。このパンデミック（世界的大流行）で。そういう状況のなかでやるということであれば開催の規模ですね、これをできるだけ小さくして管理の態勢をできるだけ強化するというのは、私はオリンピックを主催する人の義務だと」
カナダのBallard、ポーランドのSolaris Busesから燃料電池を追加受注 - 自動車産業ポータル マークラインズ
MarkLinesは、プロモーション広告LINES、検索サイト 情報プラットフォーム、課題解決サービス エキスパートの3つのサービスを通じて、世界の自動車産業を支援する会社です。
Eu投資協定 批准促す: 日本経済新聞
【北京=羽田野主】中国の王毅（ワン・イー）国務委員兼外相は31日、貴州省貴陽市でポーランドなど欧州4カ国の外相との一連の会談を終えた。中国と欧州連合（EU）の投資協定の批准を働きかけたが、凍結中の手続きが再開するかは見通せない。王氏は29日、ポーランド、セルビア、30日にはアイルランドの外相とそれぞれ会談した。31日にはハンガリーの外相と会談したとみられる。中国外務省の発表によると、王氏はポ
錦織、初戦辛勝 全仏op…凡ミス 格下に苦しむ : その他 : スポーツ : ニュース : 読売新聞オンライン
「OTEKOMACHI（大手小町）」は読売新聞が運営する、働く女性を応援するサイトです。 読売新聞オンラインに掲載している記事や写真などは、日本 ...
【2021年6月1日】女子VNL2021年｜韓国（Korea） xドミニカ共和国（Dominican ...
サッカーとバレーボールを中心にいろんなスポーツの動画を翻訳し、アップしています。翻訳して欲しい動画がございましたら、コメント欄からリクエストしてください。そのリクエストされた動画に対して他のユーザー様からいいね数が多ければ対応します。イタリア語、英語、スペイン語、ポルトガル語の動画を翻訳します。Instagram...
マスターアルゴリズム3 | クーリエ・ジャポン
『マスター・アルゴリズム』の著者で、ワシントン大学教授のペドロ・ドミンゴスが「機械学習」とはどんなものかをイチから詳細に説明する。どのアルゴリズムにも入力と出力がある。すなわち、データを計算機に入れると、アルゴリズムはそのデータを使って意図したことを実行し、結果が得られる。機械学習ではこの枠組みが異なっている。すなわ…
【実践者に聞いた】社会人のための「Ai学習法」、基礎から事業への応用まで ｜ビジネス+It
デジタル庁が発足し、あらゆる企業がDX（デジタルトランスフォーメーション）を目指す中、中核技術であるAIへの注目が高まっている。そんな中、AIを自分のビジネスに取り込みたい社会人向けに、学校法人金沢工業大学（KIT）虎ノ門大学院はAIカリキュラムを開講し、すでに多くの社会人がAIのビジネスへの応用を体得している。今回は、2020年にAI科目を履修した社会人3名に、AIを学ぶ理由や、学んで得られたことを聞いた。人事担当、経営者、コンサルタントと、三者三様だった実務への応用法も深堀りする。
Dxプロジェクトの核、機械学習プロセスを成功させるためのチーム編成とは| Dx・データ活用情報発信メディア-doors
機械学習プロジェクトのシステム化を効率よく進めるにはどのようなチームが必要か解説。それぞれのチーム編成でのメリット、デメリットを示した上で筆者の考える適切なチーム編成について紹介します。
ラズパイ4 SCIKIT-LEARN で機械学習（MLP）を学ぶ | KatsEye
（3）mlp機械学習プログラム mlpと svmのプログラム上で、特に異なるのは 行番1のライブラリ読込と行番35学習モデルの定義の箇所です。行番35のmlp学習モデル定義について、考え方を整理しておきます。
新薬発見のために膨大な数の化学合成を機械学習でテストするMolecule.one | TechCrunch Japan
ポーランドの計算化学企業Molecule.oneは、理論的な薬剤分子を現実のものとするための活動を拡大するため460万ドル（約5億円）を調達した。同社の機械学習システムは、有益と思われる分子を合成する最良の方法を予測するもので、新薬や治療法を生み出す上で重要な役割を果たしている。
「現実的に実行しやすい健康改善プラン」を提案するaiを開発 京都大学：全てに口出しされると実行しにくくなる - ＠It
京都大学大学院の奥野恭史教授らの研究グループは、健康診断結果に基づいて各個人に最適な健康改善プランを提案するAIを開発した。階層ベイズモデルと機械学習モデルを併用することで、実行しやすい健康改善プランの提案が可能になるという。
Ai初学者を超応援!基礎からe資格を取得するコースが99,000円引に - Avilen｜Ai・機械学習の技術開発と ...
概要 AVILENの「全人類がわかるE資格コース」は、これまでAIエンジニア育成を目指す多くの企業や、個人の方にもご利用いただき、おかげさまで『合格者数No.1・合格率93.6%』の達成など高い実績を残してまいりました。
東大、Snを添加したIGZO材料を用いた三次元集積メモリデバイスを開発: 日本経済新聞
発表日:2021年06月01日Snを添加したIGZO材料を用いた三次元集積メモリデバイスを開発～機械学習ハードウェアの高エネルギー効率化へ期待～1.発表者:小林 正治（東京大学 生産技術研究所 准教授）2.発表のポイント:◆Snを添加したIGZO（注1）材料を用いて移動度が従来に比べて2倍以上高いトランジスタと、400℃以下の低温プロセスで形成可能な強誘電体キャパシタを実現しました。◆さら
ノーコード ( NoCode ) で体験する AI 開発のキホン | SEプラス 研修 Topics
今回参加したコースは ノーコード ( NoCode ) で体験する AI 開発のキホン です。 AI 、機械学習と言うと、どうしても線形代数などの数学、機械学習アルゴリズムなどなどのイメージがあり、ちょっと気重になってしまいます。このコース名にある「ノーコード」と言っても、
機械学習のモデルを変換する（PyTorchからTensorFlow Lite） | DevelopersIO
はじめに 現在、カフェのシステムでは、機械学習を用いて、カメラを用いて動画を撮影し、商品の前にいる人物の骨格や手を検出することで、どのユーザがどの商品を取り出したかを判定しています。 今までは、骨格検出モデルを用いてエッ …
gacco機械学習無料講習のおすすめ｜ムトウ｜note
ここ早稲田大学監修 電気通信大学大学院 清 雄一 他 Week1 第1回 Python言語の基礎 1-1 Python言語とは 1-2 変数・代入・数値計算 1-3 比較演算子・真偽値・ループ 1-4 条件分岐・関数 1-5 NumPyによる配列の処理 第2回 Python言語によるデータ分析の基礎 2-1 NumPyによる統計値の計算・列に対する演算 2-2 Matplotlibによる散布図の描画 2-3 pandasを使った統計値の分析 Week2 第3回 教師あり学習・教師なし学習-1 3-1 教師あり学習 k-NN（1） 3-2 教師あり学習 k-NN（2） 3
これまでのGoogle AnalyticsとGA4は、何が違うのか？ 5つの特徴を解説 (2/3 ...
2020年10月に「Google Analytics 4（以下、GA4）」がリリースされましたが、まだ本格的に活用できている企業は少ないのではないでしょうか。本連載では、BtoB企業を中心にデジタルマーケティング支援を行っているハリキリ 代表取締役の今中氏がGA4の概要、特徴、そして具体的な導入手順までを解説し、これからのGA4時代に備える方法を紹介します。
人工衛星のデータをもとにハイクオリティな3d地球儀を作り上げるai技術が発表。東京都内の一部地域をaiが再現した3d ...
2021年5月31日，宇宙開発に関わる投資と研究を行うスペースデータは，人工衛星から取得したデータをもとに建物を含むリアルな地図データを作成するAI技術を発表した。この技術は，静止画と標高データをもとに機械学習を行い，地上の構造物を自働で検出し，AIに3Dモデルを自動生成させるというものだ。
IT運用チームもAmazonを見習うべき理由 「AIOps」の効能とは？：「AIOps」を正しく理解する【中編 ...
「AIOps」の必要性が高まる理由の一つは、顧客ニーズの変化だ。AIOpsを導入することで顧客ニーズにどう対処し、どのような効能を引き出せるのかを考えてみよう。
Aiによる異常検知のメリットとは？Aiを導入する手順や注意点4つも解説 | デジタルトランスフォーメーション チャンネル
AIによる異常検知を導入する企業が増加の一途を辿っています。それまで人の手で外観検査により異常検知を行っていましたが、ヒューマンエラーは避けようもなく、それをカバーする形でAIによる異常検知が導入されているのです。そのメリットなどを解説していきます。
Snを添加したIGZO材料を用いた三次元集積メモリデバイスを開発～機械学習ハードウェアの高エネルギー効率化へ期待 ...
東京大学 生産技術研究所の小林 正治 准教授らは、神戸製鋼所およびコベルコ科研と共同で、Snを添加した酸化物半導体IGZOを用いたトランジスタと強誘電体HfO2キャパシタを集積し、プロセッサの集積回路...
Toshiba Clip | オープンイノベーション最前線（中編） 大企業が変わるとき
優れた技術や知見を持つスタートアップと、東芝が持つアセットを組み合わせ、新しい事業の創出を目指す「Toshiba OPEN INNOVATION PROGRAM」。伝統的な大企業の東芝は、スタートアップとの連携で仕事の進め方を発展させました。また、“意思決定者に直訴できる”仕組みの意味合いとは何か？ ビッグデータ・IoT向けデータベース「GridDB」とAIの組み合わせが生まれた舞台裏をご紹介します。
Hpcシステムズ---上場来高値、新素材探索のマテリアルズ・インフォマティックスソフトウェアを開発 (2021年6月 ...
上場来高値。機械学習と計算化学技術を組み合わせ、「逆問題・逆解析」の手法を用いて所望の物性値からその条件を満たす分子構造の候補を導き出すマテリアルズ・インフォマティックス（MI）ソフトウェアを開発した...
Amazon SageMaker Studioを使用して機械学習モデルを作成してみた - Blogical
こんにちは。ロジカル・アーツの福島です。 今回はAWSサービスの一つである、Amazon SageMaker Studioを使用して機械学習モデルを作成し、予測を行いたいと思います。 はじめに Amazon SageMakerについて Amazon SageMaker Studio Amazon SageMaker Autopilot Step1：AWSアカウントを作成する Step2：Amazon SageMaker Studioをセットアップする Step3：データセットをダウンロードする SageMaker Studioを準備する データセットを取得する データセットを読み込み、正常にダ…
Python3とOpenCV3でAIに画像認識させるための学習データを増やす - Qiita
Python3とOpenCV3でAIに画像認識させるための学習データを増やす. Python 画像処理 OpenCV 機械学習 Anaconda. 画像認識をするために大量の教師データが欲しかったので、1枚の画像から増やす方法が無いかと思い調べてみた。 ...
Dataikuは現在、Microsoft Azure Marketplaceで利用可能 - 芸能社会 ...
【画像：https://kyodonewsprwire.jp/img/202106025793-O2-Sa3Kq286】 AsiaNet 898…
ソーラーパネルの発電量を高精度に予測できれば、無駄なco2排出が激減する？ "念のため"の火力発電を減らす機械学習の ...
天候次第で電力供給が途切れてしまう太陽光発電。英国では万が一のためのバックアップとして、余剰な電力が火力発電で排出されているのが現状だ。こうした状況を、機械学習を使ったより高精度な気象予測で解決しようとする試みが始まっている
機械学習草の根コミュニティ - connpass
機械学習、深層学習、scikit-learn、Chainer、TensorFlow、PyTorch、Keras、python、R、julia 次回イベント 開催前 2021/06/01（火） 18:00〜
ものづくり現場にデータ活用の風を。エフ・シー・シー様の分析ツールnehan活用事例を公開 | NEWSCAST
「機械学習機能」 エフ・シー・シーの活用イメージ DX・データの民主化を実現するための課題として、「データが汚くて・・・」「人材がいなくて・・・」などが挙がりますが、残念ながらそんなことを言い訳にできる時代ではなくなりました。
Ai(人工知能)関連ニュース(2021/06/01) | 人工知能関連の最新ニュース - 楽天ブログ
Youtuber 登録者数ランキング Youtuber 登録者数ランキング "機械学習の予測モデルをワンクリックで作成、ソニーの「Prediction One」にクラウド版" http://it.impressbm.co.jp/articles/-/21514 "機械学習" http://news.mynavi.jp/top/business/technology/machine_learning/ "Google、TensorFlowとマイコンを使ったコンテスト開催 5人に2500ドルの賞金用意" https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2105/21/news092.h…
Hpcシステムズ---上場来高値、新素材探索のマテリアルズ・インフォマティックスソフトウェアを開発(Fisco 株 ...
上場来高値。機械学習と計算化学技術を組み合わせ、「逆問題・逆解析」の手法を用いて所望の物性値からその条件を満たす分子構造の候補を導き出すマテリアルズ・インフォマ...
【Aiエンジニア】Ai技術で世界を驚かす機械学習エンジニア募集!(113237)｜Heroz株式会社の転職・求人情報 ...
HEROZ株式会社の【AIエンジニア】AI技術で世界を驚かす機械学習エンジニア募集！(113237)の転職・求人情報ページ。エンジニアHubはWebエンジニアのための求人サイトです。
オージス総研、エンタープライズ向け機械学習プラットフォーム「DataRobot」を提供開始 ...
オージス総研は、米DataRobot社と、エンタープライズ向け機械学習プラットフォームである「DataRobot」の販売代理店契約を締結し、サービスの提供を開始した。
多変量解析入門 2日目【Pc実習あり】
2021年8月18日開催セミナー。多変量解析について、前日開催セミナーの内容からもう1歩踏み込み、主成分負荷量や回帰分析、判別分析について解説します。Rを使った演習も行います。自信が無い方は前日開催セミナーからの受講をおすすめします。
キュライオが3.1億円を調達 電子顕微鏡で創薬研究: 日本経済新聞
創薬スタートアップのキュライオ（東京・新宿）は約3億1000万円を調達した。Beyond Next Ventures（東京・中央）、小野薬品工業のベンチャーキャピタル、旭化成ファーマ、創薬支援のGemseki（東京・中央）が第三者割当増資を引き受けた。創薬事業の拡大に向けて研究者の採用や機材の購入に充てる。キュライオはクライオ電子顕微鏡を使ったたんぱく質の構造解析に強みを持つ。従来の電子顕微鏡
クライオ電子顕微鏡による構造解析を活かした創薬事業を手がけるキュライオが約3.1億円を調達 | TechCrunch ...
クライオ電子顕微鏡による構造解析を活かした創薬事業を手がけるキュライオは6月1日、シリーズAラウンドにおいて、第三者割当増資による総額約3億1000万円を実施したと発表した。引受先はBeyond Next Ventures2号投資事業有限責任組合、Ono Venture Investment（小野薬品工業CVC）、..
創薬ベンチャーが国内治験＝コロナワクチン、選択肢増加へ | 時事通信ニュース
新型コロナウイルスの克服に向け、創薬ベンチャーが国内でワクチンの臨床試験（治験）に乗り出した。米バイオベンチャーのエリクサジェン・セラピューティックスは２０日、藤田医科大学（愛知県豊明市）で接種を開...時事通信ニュースは、時事通信社のニュースサイトです。政治･経済･社会･国際･スポーツ･エンタメ･天気･占いなどの速報ニュースに加え、話題のトピックスを特集で提供します。また、緊急ニュースを号外速報やVIP速報にて提供します。
創薬・抗体研究支援事業を手がける、ペルセウスプロテオミクスのipoサマリー | Startup Db Media ...
医薬品等の研究開発、製造、販売を手掛ける株式会社ペルセウスプロテオミクスが東京証券取引所マザーズに上場承認された。承認日は2021年5月19日で、同年6月22日に上場を果たす。 同社は創業以来、がんやその他疾患の治療用医薬品の研究開発を行っており、およそ20年での上場となる。
創薬・抗体研究支援事業を手がける、ペルセウスプロテオミクスのipoサマリー (2021年6月1日) - エキサイトニュース
医薬品等の研究開発、製造、販売を手掛ける株式会社ペルセウスプロテオミクス（以下、ペルセウスプロテオミクス）が東京証券取引所マザーズに上場承認された。承認日は2021年5月19日で、同年6月22日に上場...
中外製薬がクライオ電顕を導入、国内製薬では初：日経バイオテクONLINE
中外製薬は2021年5月31日、創薬研究を加速するためクライオ電子顕微鏡（cryo-EM）を導入したと発表した。クライオ電顕の導入は、国内の製薬企業としては初めてだという。
クライオ電顕を活用した構造解析ベースの創薬を行う株式会社キュライオにリード投資家として出資｜Beyond Next ...
Beyond Next Ventures株式会社のプレスリリース（2021年6月1日 10時00分）クライオ電顕を活用した構造解析ベースの創薬を行う株式会社キュライオにリード投資家として出資
AMED「次世代治療・診断実現のための創薬基盤技術開発事業」に採択されました | Research at Kobe
神戸大学大学院科学技術イノベーション研究科の近藤昭彦教授を研究開発代表者とするグループによる『高機能な次世代抗体を‘迅速に’創出・生産する「ロボティクス×デジタル」を基盤とした革新技術開発』が、国立研...
中外製薬 クライオ電子顕微鏡を創薬研究に導入 中分子医薬品の創薬加速 | ニュース | ミクスOnline
中外製薬は5月31日、創薬研究にクライオ電子顕微鏡装置を導入すると発表した。標的タンパク質と結合した新薬候補化合物分子を立体構造解析 ...
中外、創薬研究にクライオ電子顕微鏡を導入 国内製薬企業で初めて | Pharm Tech Japan Online ...
「PHARM TECH JAPAN ONLINE」（PTJ ONLINE）の「中外、創薬研究にクライオ電子顕微鏡を導入 国内製薬企業で初めて」の記事詳細ページです。 中外製薬は2021年5月31日、創薬研究のさらなる加速に向けてクライオ電子顕微鏡装置を導入したと発...
クライオ電顕を活用した構造解析ベースの創薬を行う株式会社キュライオにリード投資家として出資（2021年6月1日 ...
革新的な創薬技術及びパイプラインのさらなる開発・事業拡大の実現へBeyondNextVentures株式会社（本社：東京都中央区、代表取締役社長：伊藤毅、以下「…（2021年6月1日 12時46分48秒）
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788円 （税込） ビックポイント: 79ポイント （10%） 在庫・納期: 在庫あり. 今から 15時間と52分以内 のご注文で、 「東京都豊島区東池袋」に 2021年6月1日火曜日 以降のお届け日指定ができます。
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革新的な次世代抗体医薬品製造技術の開発 | 日本の研究.com
AMED/創薬戦略部（医薬品研究課）/次世代治療・診断実現のための創薬基盤技術開発/国際競争力のある次世代抗体医薬品製造技術開発 関連プレスリリース、研究課題、研究者の一覧 ※統括組織や研究体制、予算配分方式、研究分野などにより独自にカテゴリ化を行っております。
Group Publications - Gifu University
連合創薬医療情報研究科 (御指導頂いた先生の研究室) 崇城大学 新海・田丸研究室 京都大学 浜地研究室 Strasbourg University I.S.I.S., Jean-Marie Lehn Lab 名古屋大学 八島研究室 NIMS 竹内グループ 愛知工業大学 北出研究室 (お世話になっている研究室) 山形大学 片桐研究室
国際競争力のある次世代抗体医薬品製造技術開発 | 日本の研究.com
AMED/創薬戦略部（医薬品研究課）/次世代治療・診断実現のための創薬基盤技術開発 関連プレスリリース、研究課題、研究者の一覧 ※統括組織や研究体制、予算配分方式、研究分野などにより独自にカテゴリ化を行っております。
関西の創薬スタートアップ、目線を世界に 清水速水さん｜ナウティスニュース
あなたはどう思う？みんなのコメントからニュースをより深く読み解こう：関西の創薬スタートアップ、目線を世界に 清水速水さん
大手医薬品メーカー創薬研究所の建築設備の設計･施工･維持管理＜正社員＞（ID：148744）｜ビルメン転職ナビ
ビル設備管理、マンション管理、清掃、電気主任技術者、電気工事士の求人なら【ビルメン転職ナビ】！電気主任技術者、建築物環境衛生管理技術者、管理業務主任者等の求人を多数掲載しています。 大手医薬品メーカー創薬研究所の建築設備の設計･施工･維持管理＜正社員＞（ID：148744）ページ。
クライオ電子顕微鏡による構造解析を活かした創薬事業を手がけるキュライオが約3.1億円を調達 | TechCrunch ...
あなたはどう思う？みんなのコメントからニュースをより深く読み解こう：クライオ電子顕微鏡による構造解析を活かした創薬事業を手がけるキュライオが約3.1億円を調達 | TechCrunch Japan
9月29日セミナー「リボソームmRNA創薬」★リボソームはRNA創薬の鍵となる!
3.品質管理と創薬基盤 3.1 ナンセンス変異に起因する遺伝病の治療法 3.2 ナンセンス変異を持つ異常mRNAに対する品質管理とがん治療 3.3 化合物による翻訳停滞の誘導と発現抑制 3.4 人工mRNA由来のタンパク質合成を制御する方法 （質疑応答）
PDF 新たなカタチの大学院教育 Business 創薬研究におけるデータ サイエンティストへの期待 Seminar in ...
Business新たなカタチの大学院教育 Seminar 創薬研究におけるデータ サイエンティストへの期待 Expectations for the data scientists in ...
データサイエンティスト（Aiを活用した化学創薬技術開発の研究者） | 求人情報 | F.o.r 株式会社フューチャー ...
フューチャー・オポテュニティー・リソース（F.O.R）が紹介する求人情報の詳細でございます。F.O.Rは転職支援、英語研修、医薬品開発支援などを行っており、ライフサイエンス分野で活躍する人のキャリアを多面的に支援いたします。
[B! 大学] 創薬・抗体研究支援事業を手がける、ペルセウスプロテオミクスのipoサマリー (2021年6月1日 ...
創薬・抗体研究支援事業を手がける、ペルセウスプロテオミクスのipoサマリー (2021年6月1日) - エキサイトニュース 学び カテゴリーの変更を依頼 記事元: www.excite.co.jp
新薬発見のために膨大な数の化学合成を機械学習でテストするMolecule.one | TechCrunch Japan
ポーランドの計算化学企業Molecule.oneは、理論的な薬剤分子を現実のものとするための活動を拡大するため460万ドル（約5億円）を調達した。同社の機械学習システムは、有益と思われる分子を合成する最良の方法を予測するもので、新薬や治療法を生み出す上で重要な役割を果たしている。
Hpcシステムズ---上場来高値、新素材探索のマテリアルズ・インフォマティックスソフトウェアを開発 (2021年6月 ...
上場来高値。機械学習と計算化学技術を組み合わせ、「逆問題・逆解析」の手法を用いて所望の物性値からその条件を満たす分子構造の候補を導き出すマテリアルズ・インフォマティックス（MI）ソフトウェアを開発した...
Hpcシステムズ 上場来高値、新素材探索のマテリアルズ・インフォマティックスソフトウェアを開発／新興市場スナップ ...
上場来高値。機械学習と計算化学技術を組み合わせ、「逆問題・逆解析」の手法を用いて所望の物性値からその条件を満たす分子構造の候補を導き出すマテリアルズ・インフォマティックス（MI）ソフトウェアを開発したと発表している。
東北大学久保研究室（計算科学）― 最近のニュース
東北大学大学院久保研究室ではマルチフィジックス計算科学シミュレーションの最先端研究を行っています。 サイトマップ English 東北大学久保研究室（マルチフィジックス・マルチスケールシミュレーション）では研究室見学、相談を随時受け付けています。
HPCシス、所望の物性値からその条件を満たす分子構造の候補を導き出すMIソフトウエアを開発 速報 | 株式新聞Web
ＨＰＣシステムズ（ＨＰＣシス）<6597.T>は５月３１日、機械学習と計算化学技術を組み合わせ、「逆問題・逆解析」の手法を用いて、所望の物性値からその条件を満たす分子構造の候補を導き出すマテリアルズ・・・
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化学. 化学一般; 分析化学 ... Pythonによる数値計算入門 （実践Pythonライブラリー） 定価3,740円（本体3,400円＋税） ...
『新電気』 次号予告 | Ohmsha
次号予告. 2021年7月号 2021年7月1日発売予定. 付録共定価 1,760円（本体 1,600円＋税）.
大学・教育関連の求人| Nims ポスドク研究員 (任期制)募集（界面計算科学グループ ） | 国立研究開発法人物質 ...
募集分野(職種)： NIMS ポスドク研究員 (任期制) 募集人数： 1-2名 所属： エネルギー・環境材料研究拠点, 界面計算科学グループ 業務(研究)内容： 本研究室で行われている文部科学省 (富岳電池課題、プロセスサイエンス) 、科学研究費 (「蓄電固体界面科学」) 、JST (次世代蓄電池) 等のプロジェクトにおいて、二次電池に関する先端計算科学研究を遂行する。具体的には、ハイスループットDFT計算をベースとした、固液界面反応、固固界面反応の統計力学・反応速度論解析を実行し、二次電池の電気化学反応・イオン輸送反応の微視的機構解明に取り組む。 着任時期： 2021年6月1日以降のなるべく早い時期 (応相談) 勤務地： 国立研究開発法人 物質・材料研究機構 並木地区 (茨城県つくば市並木1−1)
株式会社労務行政 - rosei.jp
労務行政研究所が編集する『労政時報』、「書籍」の出版や、「WEB労政時報」、「労働法ナビ」の運営にくわえ、実務セミナー「労政時報セミナー」を主催するなど、人事部の課題解決を支援しています。
現物給与の価額を改定（日本年金機構からお知らせ） | 社会保険労務士psrネットワーク
「給与計算・手続き」関連コンテンツ. 法改正情報 国民年金法施行規則等の一部改正 雇用保険の自動変更対象額等の変更 厚生労働大臣が定める現物給与の価額の一部改正 セミナー 15分でわかるジョブカン勤怠管理セミナー
負の製品を見える化するmfca | Jagat
通常、損益計算書の製造原価の種類はひとつしかないが、これを正の製品に関わる製造原価と負の製品に関わる製造原価の二種類で計上する（図1）。 ... サカタインクス、20歳の化学者・村木風海率いるcrraとco2から石油代替燃料合成で共同研究 ...
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セラミックローラーとはどのようなものか（304） | Jagat
サカタインクス、20歳の化学者・村木風海率いるcrraとco2から石油代替燃料合成で共同研究 サカタインクス株式会社（代表取締役 社長執行役員 上野 吉昭）とCRRA（通称シーラ：一般社団法人...
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PDF ＜マザーズ＞ 投資に関する説明会開催状況について
化学繊維⽤紡⽷ノズル事業 1,242 3,023 143.5％ マテリアルサイエンス事業 6 8 21.1％ 合計 2,797 3,806 36.1％ 2020年3⽉期 2021年3⽉期 前期⽐ 電⼦材料スライス周辺事業 687 410-特殊精密機器事業 118 42 64.3％ 化学繊維⽤紡⽷ノズル事業 149 644 330.2％
76 | ユニバース・リサーチ|甲種・乙種4類危険物取扱者試験対策サイト | ユニバース・リサーチ|甲種・乙種4類 ...
WEBで模擬試験|ユニバース・リサーチは、甲種・乙種４類危険物取扱者資格取得のための総合受験支援サイト。Web模擬試験や試験対策の問題集やテキストの販売
有価証券報告書・四半期報告書 | Irライブラリ | 川崎重工業株式会社
川崎重工（KHI）の「有価証券報告書・四半期報告書」をご紹介致します。川崎重工は船舶・鉄道車両・航空機・モーターサイクル・ガスタービン・ガスエンジン・産業プラント・油圧機器・ロボットなどの多彩な事業を展開する総合エンジニアリングメーカーです。
日研トータルソーシング株式会社で働く先輩社員に聞く仕事内容｜リクナビ2022
【リクナビ2022】日研トータルソーシング株式会社で働く先輩社員へインタビュー。お仕事内容ややりがい、この会社を選んだ理由、志望動機、好きなところは何ですか？
作業環境測定手法に「個人サンプリング法」を導入し、 作業環境測定の対象となる低管理濃度特定化学物質に「マンガン及び ...
作業環境測定法施行規則の一部を改正する省令[令和2年1月27日厚生労働省令第8号] 作業環境測定手法に「個人サンプリング法」を導入することとし、作業環境測定士および作業環境測定機関に新たな登録事項の区分として「個人サンプリング法」を追加されます。また、事業者が「個人 ...
菱機工業株式会社の新卒採用・企業情報｜リクナビ2022
【リクナビ2022】菱機工業株式会社の2022年度新卒採用・企業情報。【サイテキカ？】お客様のビジネスに最適な環境を提供する
神戸市中央区周辺、派遣の求人（仕事）一覧｜はたらこねっと
神戸市中央区周辺の派遣・正社員・契約社員・パートの求人情報を920件掲載中＆毎時更新。はたらこねっとでは1,500社以上の企業から、[時給1,700円以上][短期・長期][未経験OK、土日休み]など、あなたの希望条件で求人情報を検索できます。
医薬食品技術データベースサイト イプロス医薬食品技術 - Ipros
イプロス医薬食品技術（IPROS）は、飲食料品、医薬品・化粧品・バイオ関連分野に特化したデータベースサイト。技術の変化が早く、用途も拡大している成長分野において、研究・開発・製造に携わるエンジニアと企業とのマッチングを後押しします。
人と自然をおいしくつなぐ はごろもフーズ
自然のおいしさを、暮らしや時代が求めるおいしさにする、はごろもフーズのホームページです。シーチキン、ツナ缶やコーンの缶詰、パスタ、包装米飯、かつお節、のりなど、海や大地の恵みをまごころをこめてお届けします。
ASCII编码对照表_911查询
二进制 十进制 十六进制 缩写 可以显示的表示法 名称/意义; 0000 0000: 0: 00: NUL: ␀: 空字符（Null） 0000 0001: 1: 01: SOH: ␁: 标题开始
Hpcシステムズ---上場来高値、新素材探索のマテリアルズ・インフォマティックスソフトウェアを開発(Fisco 株 ...
上場来高値。機械学習と計算化学技術を組み合わせ、「逆問題・逆解析」の手法を用いて所望の物性値からその条件を満たす分子構造の候補を導き出すマテリアルズ・インフォマ...
HPCシス、所望の物性値からその条件を満たす分子構造の候補を導き出すMIソフトウエアを開発//モーニングスター
HPCシステムズ<6597>は5月31日、機械学習と計算化学技術を組み合わせ、「逆問題・逆解析」の手法を用いて、所望の物性値からその条件を満たす分子構造の候補を導き出すマテリアルズ・インフォマティックス（MI）ソフトウエアを開発したと発表した。
【ライブ配信セミナー】マテリアルズインフォマティクスの中核をなす計算科学シミュレーション技術 6月18日（金）開催 ...
［CMCリサーチ］本セミナーは、当日ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったウェビナー（ライブ配信セミナー）となります。先端技術情報や市場情報を提供している(株)シーエムシー・リサーチ（千代田区神田錦町： https://cmcre.com/ ）では、 各種材料・化学品などの他、AI、MI、計算科学などの市場動向・技術動向のセミナーや書籍発行を行っておりますが、 このたび「マテリアルズインフォマティクスの中核をなす計算科学シミュレーション技術」と題するセミナーを、 講師に久保 百司 氏 東北大学 金…
【ライブ配信セミナー】マテリアルズインフォマティクスの中核をなす計算科学シミュレーション技術 6月18日（金）開催 ...
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Hpcシステムズ---上場来高値、新素材探索のマテリアルズ・インフォマティックスソフトウェアを開発 | 個別株 ...
＜６５９７＞ ＨＰＣシステムズ ４２６０ ＋２６５上場来高値。機械学習と計算化学技術を組み合わせ、「逆問題・逆解析」の手法を用いて所望の物性値からその条件を満たす分子構造の候補を導き出すマテリアルズ・インフォマティックス（ＭＩ）ソフトウェアを開発したと発表している・・・。
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