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GOSTAR|SARデータベース
GOSTARを使うだけで、最新の整理されたSAR情報が入手でき、研究に集中できます。AIモデルを構築するのに、データを集めたり整理したりする必要はありません。Excelraが専門化チームによるマニュアルキュレーションで構築されたGOSTARは、化学構造と生物学的、薬理学的、治療学的活性を結びつけることで、数百万の化合物の360度ビューを提供します -
マーカッシュキュレーション
Markush構造は、化合物クラスを一般的な表記で記述したもので、特許請求の範囲やコンビナトリアルライブラリによく使用されます。 Excelraでは、お客様の化学データベースのご要望にお応えし、スキャフォールドベースの研究をサポートするために、 お客様が指定する特許のマーカッシュクレームをChemaxonのマーカッシュ技術に基づく電子化を行うサービスです。 Excelraは、非構造化データを抽出、構造化、整理し、高品質で分析に適した形式に変換する専門知識と経験を有しており、創薬における情報に基づいたデータ駆動型の意思決定を可能にします。 -
カスタムキュレーション
お客様のご要望に応じてエキスパートがデータベースを構築します。 標準的な知識ベースでは、お客様が直面する特定の課題を解決できないことがよくあります。Excelraのシニアエキスパートとコンサルタントは、お客様の特定の問題を理解し、正確なニーズに応えるオーダーメイドのソリューションを提供します。
JChem extensions for KNIME
ChemAxonの機能をKNIMEに統合
データサイエンス
研究情報基盤
開発ツールキット
ChemAxonツールのライセンスと、JChem Extensions for KNIME(※1)を用いることで、研究者がKNIMEワークフロー内でChemAxonツールを活用できるようになります。
※1 販売元:Infocom http://infocom-science.jp/product/detail/jchemextensions.html
KNIMEとは
KNIMEは、データアクセス、データ変換、初期調査、強力な予測分析、ビジュアライゼーション、およびレポート作成など、分析プロセス全体の使いやすいグラフィカルなワークベンチです。KNIMEはオープンなインテグレーションプラットフォームで、KNIMEコミュニティおよび広範なパートナーネットワークを含めて1000を超えるモジュール(ノード)が提供されています。
KNIMEは創薬分野に限らず一般的な目的で設計されており、基本的なセットアップには多くの分野で共通の機能が含まれていますが、同時に多くのケムインフォマティクスおよびバイオインフォマティクス関連の拡張ツールがあり、とくに創薬初期で有用な化学構造管理や分析などに広く活用されています。
KNIMEでのChemAxonツール活用
ユーザー独自のアプリケーションを作る
ChemAxonツールはモジュール化され、さまざまなソフトウェアに統合されています。しかしユーザーにとって機能が不足している場合や特定のプロセスが必要な場合は、通常はプログラミングを行う必要がありました。KNIMEは、これらのモジュールをワークフローのビルディングブロックとして使用できるようにすることで、プログラミングのハードルを克服します。その結果、ユーザーは独自のChemAxonアプリケーションを手軽に作成することができます。
異なるベンダーのツールを簡単にドッキング
KNIMEはオープンプラットフォームなので、さまざまなベンダーが提供する多数のオープンソースと商用の拡張ツールがあります。この多様性により、研究者はChemAxonのモジュールだけでなく他のモジュールも統合することができます。たとえば、ChemAxonツールを使用して構造をキャラクタライズした後に、仮想ライブラリ列挙では選択した構造を他のパートナーのドッキングツールにパイプする、といったことが可能です。
ご利用にあたって必要なライセンス
JChem Extension for KNIMEライセンス(販売:Infocom)
および
使用するChemAxonツールの各ライセンス(販売:Patcore)
関連動画
関連情報
ChemAxonツールは、KNIME以外にもPipeline PilotやInforSenseでも実装されています。
また、TIBCO SpotfireとChemAxonのパートナーシップにより、化学者やライフサイエンスのコミュニティに新しいレベルの視覚化、分析、探査ツールが提供されています。TIBCO SpotfireのAnalytical PlatformとChemAxonのInstant JChemを統合することで、複数のリンクビジュアライゼーションや化学構造の表示を使用して複雑なデータセットの傾向を把握することができます。
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