LabCode（ラボコード）

プログラミングを始めたい研究者へ | 研究で使えるプログラミングに関する技術書を販売中 | 博士 x エンジニアが執筆 |
シリーズ累計販売数4000冊達成🎉 |

Youtube動画でわかりやすく解説もしていますよ

[LabCode（ラボコード） @LabCodeBlog]

【新技術書公開】

機械学習ポテンシャル（MLP）実践本

https://t.co/AdpQtKSLxI

計算コストの壁をMLPで突破！🚀

Python+ASEを軸に、MOF作成から吸着評価まで実務で回せるワークフローを習得できます！

材料探索のサイクルを高速化したい研究者・エンジニア必見の一冊です

#MLP #計算化学 #ASE

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研究に集中する時間、AIで取り戻しませんか？

新刊『生命科学研究 × AI 活用ハンドブック』をZennで販売開始しました！🎉

文献調査、メール・Slack、発表資料づくりまで。
研究の日常で使えるAI活用法をまとめました。

生命科学系の学生・研究者の方へ👇
https://t.co/HWzN1vpjwf

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【新記事公開！】
MLIPはどれを選べばよい？
MLIP Arenaで学ぶ、ベンチマークの読み方
https://t.co/ZZNcjhQEBQ
複数のMLIPを、解離曲線・状態方程式・MD安定性などからどう比較し、候補を絞るかを初心者向けに解説しました。

ランキングだけで決めず、自分の系で確かめる手順も紹介しています。ぜひご覧ください！
#材料情報学 #計算化学 #MLIP

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Pythonで複雑な金属触媒モデルのCIFファイルを構築する手順の解説動画が公開されました！
CO2還元反応の触媒モデルとして、クラスター配置、可視化、幾何チェックをPythonで確認できます！
▶︎ 動画はこちら
https://t.co/htDQt0kBiD
#LabCode #機械学習ポテンシャル #バイオインフォ

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UMAを用いたMOFの吸着エネルギー評価を、Pythonコードとともに学べる解説動画が公開されました。
剛直モデルと柔軟モデルの扱い、寄与の分解、吸着エネルギー算出の流れを確認できます。
▶︎ 動画はこちら
https://t.co/2eINSmdVp2
#LabCode #機械学習ポテンシャル #バイオインフォ

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MOF構造データを読み込み、ゲスト分子CO2を配置するPythonモデリング手順の解説動画が公開されました。
ASEやpymatgenを使い、分率座標での配置、2Dスナップ、原子の衝突検知まで確認できます。
▶︎ 動画はこちら
https://t.co/1j0LQvYY4s
#LabCode #機械学習ポテンシャル #バイオインフォ

[LabCode（ラボコード） @LabCodeBlog]

MOFのCIF作成に向けて、RDKitからASEへ分子データを変換する事前準備の解説動画が公開されました。
ASE × RDKit × pymatgenで、合成CIF作成に向けたモデリングの土台を確認できます！
▶︎ 動画はこちら
https://t.co/ZMM5hrnNdW
#LabCode #機械学習ポテンシャル #バイオインフォ

[LabCode（ラボコード） @LabCodeBlog]

機械学習ポテンシャルUMAとASEで分子の構造最適化を行う手法の解説動画が公開されました。
FAIR Chem Calculatorによるモデルロードから、β-カロテンの最適化、PySCF連携までを扱う実践入門です！
▶︎ 動画はこちら
https://t.co/OvIIn4XPla
#LabCode #機械学習ポテンシャル #バイオインフォ

[Dr. しずく | Wet & Dry創薬研究者 @shizuku50312776]

動画も作ってみました！
Gemniの無料枠の音声使っています！
結構可愛くて気に入っています笑

[Dr. しずく | Wet & Dry創薬研究者 @shizuku50312776]

Zennでの研究・科学計算部門で所属しているLabCodeの技術書が多数ベストセラーになっていました！🎉🎉🎉
https://t.co/yCQD07rRdb

私の書いたIn silicoペプチド創薬の教科書、【完全版】in silico創薬実践書、【初心者向け】各種ツールで学ぶIn silicoタンパク質デザインも載っています！

[LabCode（ラボコード） @LabCodeBlog]

汎用機械学習ポテンシャル「UMA」の解説動画を公開しました。
有機分子から固体まで1つのモデルで扱えるUMAの特徴から、タスク選定、つまずきやすいポイント、ライセンスの注意点までわかりやすく解説しています。
▶︎ 動画はこちら
https://t.co/hpamUHst3U

#LabCode #機械学習ポテンシャル #バイオインフォ

[LabCode（ラボコード） @LabCodeBlog]

機械学習ポテンシャルで分子の構造最適化をPython実装する手法の解説動画が公開されました。
Google Colab × TorchANI × ASEで始める機械学習ポテンシャル入門です！
▶︎ 動画はこちら
https://t.co/27r5ptlg2O
#LabCode #機械学習ポテンシャル #バイオインフォ

[Dr. しずく | Wet & Dry創薬研究者 @shizuku50312776]

In silicoペプチド創薬の教科書
https://t.co/Bgts174HVR
の更新完了し、ほぼZennの上限にいってしまいました。

博士時代に自分が欲しいと思っていた内容を全て詰め込みました！ぜひ活用していただけると嬉しいです！

[Nyosh（LabCode代表） @nyosh_labcode]

AIでそれっぽいアウトプットができるようになったからこそ、資格がスキル証明として活きてくるような気がしてる

[Dr. しずく | Wet & Dry創薬研究者 @shizuku50312776]

https://t.co/rhjRbWQZUH

[Nyosh（LabCode代表） @nyosh_labcode]

AI時代における技術書の価値ってなんだろうって考えてたけど、一つわかったかも

先輩が後輩に「これ読んどいて」ってぽいって渡せること

何をAIに聞けばいいかわかってない人に何を聞けばいいか教えるのはコストなので、そのあたりのコストを巻き取れるのは価値なのでは

[Dr. しずく | Wet & Dry創薬研究者 @shizuku50312776]

In silico創薬実践書がKindleでも販売されました！🥰🎉🎉

In silico 創薬 実践書: おうち創薬で論文を書こう (LabCodeブックス)
https://t.co/m6yQr3oVTT

内容はZenn版と一緒ですが、Kindle Unlimitedで読めるので、ぜひみなさん読んでみてください！！！

[LabCode（ラボコード） @LabCodeBlog]

創薬研究の効率が劇的に向上！機械学習と強化学習を組み合わせた「環状ペプチド」の自動探索フローが公開されました。ランダム探索の限界を突破し、最短距離で有望な配列を特定する最新手法をチェック。
#創薬 #AI #バイオデジ
https://t.co/s1Vysmo4Ps

[LabCode（ラボコード） @LabCodeBlog]

ペプチド創薬を劇的に変える「mobius」活用ガイド公開！ベイズ最適化を駆使し、数千億通りの組合せから最適解を高速抽出する最新手法を解説。インシリコスクリーニングの実践術を今すぐチェック。
#創薬AI #Python #新着動画
https://t.co/IvgMS87SGV

[LabCode（ラボコード） @LabCodeBlog]

数千の候補から有望な環状ペプチドを爆速で探索！HELM形式とAutodock CrankPepを活用したin silicoスクリーニング手法の解説動画が公開されました。創薬研究を劇的に効率化する最新技術を今すぐチェック。
#創薬 #バイオインフォ #新着動画
https://t.co/P2v6N6Yw3l

[LabCode（ラボコード） @LabCodeBlog]

ペプチド創薬の解析手法を更新！PRODIGYで環状ペプチドとタンパク質の結合エネルギー（ΔG・Kd）を算出。ドッキングの良し悪しを数値で客観的に判断する最新フローを公開しました。
#創薬 #バイオ #新着動画
https://t.co/QOklnbLBJB