MATLAB은 분자 발견 및 계산화학 분야를 위한 강력한 환경을 제공합니다. 고급 화학정보학, AI(인공 지능) 및 양자화학 툴을 활용해 화학 구조 및 데이터셋을 가져오고 시각화하며 분석할 수 있습니다. Python® 상호운용성을 통해 RDKit, Psi4, VASP, LAMMPS 및 기타 라이브러리를 통합하여 약물 설계, 특성 예측, 분자 시뮬레이션 및 전자 구조 분석에서 완전한 워크플로를 구축할 수 있습니다.
MATLAB 및 Simulink를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
- 대규모 분자 데이터셋(SDF, SMILES, CSV 등) 가져오기, 시각화 및 분할
- MATLAB 및 RDKit 워크플로를 사용한 분자 지문 계산 및 유사도 분석 수행
- GPU 가속을 활용한 대규모 군집화 및 유사도 계산 수행
- 타사 툴을 사용한 양자화학 계산(DFT, 분자동역학 및 전자적 특성) 통합
- 연구를 위한 워크플로 자동화 및 화학정보학, AI, 계산화학 결합
- 협업 및 교육 목적으로 재현 가능한 스크립트와 대화형 앱 공유
MATLAB 및 RDKit 화학정보학
MATLAB과 함께 RDKit을 사용해 MATLAB의 분자 데이터셋을 가져오고 시각화하며 분할하여 화학정보학 워크플로를 간소화할 수 있습니다.
밀도범함수 이론
MATLAB을 통해 DFT(밀도범함수 이론)에 대한 강의를 더 개선할 수 있습니다. 시연, 양자 계산 및 대화형 시각화를 위해 즉시 사용 가능한 툴을 이용할 수 있습니다.
MATLAB 및 Psi4 분자동역학 시뮬레이션 워크플로
MATLAB에서 Psi4를 사용해 분자동역학 및 양자화학 시뮬레이션을 실행함으로써 손쉽게 계산화학 워크플로를 살펴볼 수 있습니다.
MATLAB용 VASPLAB
MATLAB용 VASPLAB(커뮤니티 툴킷)을 사용해 계산화학의 VASP 시뮬레이션 결과를 분석하고 시각화할 수 있습니다.
전신 PBPK(생리학 기반 약동학) 모델
SimBiology를 사용해 전신 PBPK 약동학을 모델링하고 시뮬레이션할 수 있습니다.
제품
분자 발견 응용 사례에 사용되는 제품에 대해 알아볼 수 있습니다.
