Mori.H

有機化学が専門でしたが、最近はシミュレーション系（機械学習等）の方に興味がわいてきました。両方の分野の情報を発信できればと思っています。
個人事業として開業しています（2026年５月）ので、お役に立てることがあればウェブサイトまでお問い合わせください。

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【誰でもワンクリックでFukui Indexを計算・可視化できるGUIアプリを作りました！】 SMILESを入れるだけで構造最適化→Psi4で電荷計算→各反応部位をヒートマップ＆棒グラフで可視化（添付画像） 環境構築から実装の全コードまでブログにすべて公開しています👇https://t.co/u5Ch3wWjAS

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https://t.co/uddl4suLWR

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Psi4とRDKitでFukui Index計算_第3回：直感操作を実現するデスクトップGUIアプリの開発

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【論文紹介】Mol2Vec×マハラノビス距離でTanimotoの課題（同点の頻発や重複構造の無視）を克服する新指標「MSI」。電子物性との連動などに優れる一方、立体・位置異性体には鈍感なため使い分けが重要。創薬・ケモインフォに興味のある方には必見👇 https://t.co/BmwDmJlov9

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高分子物性を最新AIで予測しようとして精度が出ない…その原因を突くレビュー。
記述子からpolyBERTまで手法が進化しても、データ側が「モノマー＋平均分子量」しか記録していなければ分子量分布等の効果は学べない。 モデルよりもデータ基盤が重要という指摘に共感。
記事　https://t.co/btCXv6TyDB

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前回紹介の「SMILES自動作成GUIアプリ」の続き
【実践編】の記事(コード）も公開中！
操作はとてもシンプル
① 母核にダミー原子を指定
② 導入したい置換基にチェック
これだけで、化合物ライブラリが一瞬で自動生成。

記事👇
🔗 https://t.co/sZzBAapklE

#自動作成#Python#化学構造#SMILES

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【構造展開のたびに、化合物を手作業でSMILES化するのが大変…】
そんな負担を減らすため「SMILES自動作成GUIアプリ」を設計しました。コア構造と置換基を選ぶだけで網羅的な化合物ライブラリが一瞬で生成。
紹介記事は👇
🔗 https://t.co/FhWirsNp8h
#創薬 #計算化学 #ケモインフォマティクス #Python

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原子・結合の局所特徴量を集める決定版ツール「BONAFIDE」がすごい！🧪✨
分子全体ではなく【原子・結合に特化した局所記述子 590種】を統一APIで一気通貫に計算できるPythonパッケージ（Apache 2.0）。

GitHub👇
https://t.co/iAcbjbldkF
#ケモインフォマティクス #機械学習 #Python

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【AIにコードを書かせても、うまく動かない…】と挫折した経験はありませんか？
Mordredの欠損値処理など、どこまでの情報を渡せばまともに動くのか。失敗談ベースで実践的なコツをZennに整理しました。計算化学・MIにAIを導入したい方はぜひ！　記事はこちらhttps://t.co/lzWdE4HP4H

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【重い深層学習は不要？】
最新論文で提案された3D分子記述子「OPT3D」が実用的。RDKitの力場で得た3D構造から計算可能。MoleculeNetの毒性予測で最新GNNやUni-Molに匹敵する精度を達成。

Code: https://t.co/9XmJ70JXMl
DOI: 10.1038/s41524-026-02313-5
#マテリアルズインフォマティクス #AI創薬

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機械学習以前の「化合物の前処理、特徴量化、可視化」という実務フローをまとめた技術書を書きました。
『マテリアルズ・インフォマティクスのための「RDKitによる実践化学データサイエンス」』 💰500円　
👉https://t.co/0lpRB1uhaq
#RDKit #Python #計算化学 #データサイエンス

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Psi4とRDKitでFukui Index（福井指数）計算 第1回：自動計算アルゴリズムの構築 （改訂・発展版）｜Mori.H https://t.co/pyUTtNc9LO #zenn

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文献や特許の構造式画像をSMILES化すると「分子の向きが変わってSARの目視比較が超面倒…」という問題を解決する注目の論文！ 新手法「I2M」は元の2D配置・向きを保持したまま分子グラフを再構築してくれます。
論文はこちら👇 https://t.co/hQxzoqwPFn #ケモインフォマティクス

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「マテリアルズ・インフォマティクスを始めたいけど、量子化学計算のデータ準備で挫折しそう」という実験系研究者の方へ。
「Psi4」とPythonによる【化合物の物性の一括自動計算】レシピを書籍にしました。
👇　https://t.co/q95oxRjhZd

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「AIで新材料を開発する（MI）」の成否を分けるのは、最新のAIモデルではなく『データの残し方』だった。
最新レビュー論文
https://t.co/n3U3rqVbuQ

#マテリアルズインフォマティクス #AI #材料開発

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「フロー合成を取り入れたいけれど、何から手を付ければいいか分からない…」とお悩みの化学メーカーの方へ。 9/30(水)のセミナーにて実験装置、流れの制御、トラブル対策など現場で役立つフロー合成の基礎知識を解説します。 詳細・申込：[https://t.co/5dV5OJ9N9J] 講師割引希望の方は要個別連絡

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オープンソースで極める分子解析：Psi4とJANPAによるNPA電荷計算の自動化ガイド｜Mori.H https://t.co/0AjVXBbXcS #zenn

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創薬AI×MCPの注目論文！🧪 『ChemLint』は、ClaudeやChatGPTなどのLLMから自然言語でRDKit等のケモインフォツールを安全・厳密に操作できるオープンソースMCPサーバー。https://t.co/yruhFZIHlD

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「フロー合成を取り入れたいけれど、何から手を付ければいいか分からない…」とお悩みの化学メーカーの方へ。 9/30(水)のセミナーにて実験装置、流れの制御、トラブル対策など現場で役立つフロー合成の基礎知識を解説します。 詳細・申込：[https://t.co/5dV5OJ9fkb] 講師割引希望の方は要個別連絡