Top Tweets for #LabCode
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！
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https://t.co/htDQt0kBiD
#LabCode #機械学習ポテンシャル #バイオインフォ
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。
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https://t.co/2eINSmdVp2
#LabCode #機械学習ポテンシャル #バイオインフォ
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。
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https://t.co/1j0LQvYY4s
#LabCode #機械学習ポテンシャル #バイオインフォ
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！
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https://t.co/ZMM5hrnNdW
#LabCode #機械学習ポテンシャル #バイオインフォ
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！
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https://t.co/OvIIn4XPla
#LabCode #機械学習ポテンシャル #バイオインフォ
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
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
【新記事公開！】
ペプチド創薬の効率を劇的に変える「in silicoスクリーニング」の手法を徹底解説！
「候補配列が多すぎて絞り込めない…」
そんな悩みは、ベイズ最適化ツール「mobius」で解決できます。
研究のスピードアップに役立ててください！🧪💻
https://t.co/AspWdXlMSl
#LabCode
【速報】タンパク質研究は「予測」から「創造」へ。AlphaFold2の先、生成AIで自然界にない分子を設計する「De novoデザイン」の新時代が到来しました。PC完結型の最新パラダイムを解説します。
https://t.co/3LYb5pB6Jz
#LabCode #タンパク質デザイン
📢シングルセル解析の決定版、Monocle3の実装解説動画を公開！
youtube→https://t.co/yO0kMGr2OQ
Zenn→https://t.co/YLCbgWv6Mk
最難関とされる「環境構築」をrenvとrigで突破し、データロードから細胞分化経路の推定までをスムーズに学ぶための完全ガイドです。
#LabCode #バイオインフォマティクス
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