著者

奥脇 弘次 土居 英男 望月 祐志

出版者

日本コンピュータ化学会

雑誌

Journal of Computer Chemistry, Japan (ISSN:13471767)

巻号頁・発行日

vol.17, no.2, pp.102-109, 2018 (Released:2018-06-07)

参考文献数

29

被引用文献数

3 9

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近年,用途に応じて目的の機能を有した材料開発の要求が高まっており,大規模な構造予測のためのシミュレーションが注目を浴びている.私達は,今回,散逸粒子動力学(DPD: Dissipative Particle Dynamics)シミュレーションを例に,有効相互作用パラメータ(χパラメータと呼ばれる) をフラグメント分子軌道(FMO)法から算定するためのフレームワークとワークフローシステムを開発した.FMO計算は非経験的であるため,高分子系素材に関わるほとんどの有機化合物に対して使うことが可能であり,χパラメータの算定に対して汎用性を持つと考えられる.この報告では,本システム(FCEWS: FMO-based Chi-parameter Evaluation Workflow System)の開発の目的,理論的な背景,ならびにソフトウェアについて解説する.

著者

齊藤 瑠偉 奥脇 弘次 望月 祐志 永井 隆太郎 加藤 拓己 杉﨑 研司 湊 雄一郎

出版者

日本コンピュータ化学会

雑誌

Journal of Computer Chemistry, Japan (ISSN:13471767)

巻号頁・発行日

vol.21, no.2, pp.39-42, 2022 (Released:2022-11-16)

参考文献数

16

被引用文献数

1

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We have performed a series of quantum computations for folding of the PSVKMA peptide by using the blueqat AutoQML simulator by which a given problem can be converted from QUBO (quadratic unconstrained binary optimization) of quantum annealing to QAOA (quantum approximate optimization algorithm) of VQE (variational quantum eigensolver). The IonQ quantum system of ion-trap type was utilized as well. A three qubit problem was successful by both. However, the situation became difficult for a five qubit case, especially for the IonQ having vulnerability to noises.

著者

望月 祐志 中野 達也 佐藤 伸哉 坂倉 耕太 渡邊 啓正 奥脇 弘次 大島 聡史 片桐 孝洋

出版者

日本コンピュータ化学会

雑誌

Journal of Computer Chemistry, Japan (ISSN:13471767)

巻号頁・発行日

vol.20, no.4, pp.132-136, 2021 (Released:2022-03-17)

参考文献数

32

被引用文献数

2

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We have been developing the ABINIT-MP program for fragment molecular orbital (FMO) calculations over 20 years. In 2021, the Open Version 2 series has started for large scale systems consisting of more than ten thousand fragments. This letter describes the current status of ABINIT-MP, including the speed-up as well as the situation of distributions over supercomputing facilities in Japan.

著者

加藤 拓己 奥脇 弘次 望月 祐志 杉﨑 研司 湊 雄一郎

雑誌

2021年第68回応用物理学会春季学術講演会

巻号頁・発行日

2021-01-26

著者

満野 仁美 奥脇 弘次 伊藤 雅仁 望月 祐志

出版者

日本コンピュータ化学会

雑誌

Journal of Computer Chemistry, Japan (ISSN:13471767)

巻号頁・発行日

vol.18, no.3, pp.126-128, 2019 (Released:2019-10-30)

参考文献数

8

被引用文献数

2

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We have been developing a Scratch-based educational program for machine learning in the chemistry context. This system has an interface with the DeepChem library set of Python. The solubility prediction of several molecules with SMILES notation was demonstrated as a preliminary application.

著者

加藤 拓己 奥脇 弘次 望月 祐志 湊 湊雄一郎

出版者

応用物理学会

雑誌

2019年第80回応用物理学会秋季学術講演会

巻号頁・発行日

2019-07-10

著者

望月 祐志 中野 達也 坂倉 耕太 渡邊 啓正 佐藤 伸哉 奥脇 弘次 秋澤 和輝 土居 英男 大島 聡史 片桐 孝洋

出版者

日本コンピュータ化学会

雑誌

Journal of Computer Chemistry, Japan (ISSN:13471767)

巻号頁・発行日

vol.21, no.4, pp.106-110, 2022 (Released:2023-04-29)

参考文献数

33

被引用文献数

1

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We have been developing the ABINIT-MP program for fragment molecular orbital (FMO) calculations over 20 years. Several improvements for accelerated processing were made after the release of Open Version 2 Revision 4 at September 2021. Functionalities were enhanced as well. In this short report, we summarize such developments toward the next release of Revision 8.

著者

新庄 永治 奥脇 弘次 土居 英男 望月 祐志 古石 誉之 福澤 薫 米持 悦生

出版者

日本コンピュータ化学会

雑誌

Journal of Computer Chemistry, Japan (ISSN:13471767)

巻号頁・発行日

vol.17, no.4, pp.172-179, 2018 (Released:2018-12-26)

参考文献数

27

被引用文献数

6

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ドラッグ・デリバリー・システムにおけるナノ微粒子設計の効率化のために,分子シミュレーションによる物性予測や原子分解能のメカニズム解明が望まれている.本研究では,散逸粒子動力学 (DPD) 法とX線小角散乱を用いて,脂質二重膜および混合脂質のベシクル形成の分子メカニズムを明らかにすることを目的として検討を行った.DPDシミュレーションに用いる相互作用パラメータは,フラグメント分子軌道 (FMO) 法を用いて高精度に算定した(FMO-DPD法).脂質二重膜形成の結果から,飽和結合のみをもつリン脂質 (DPPC) よりも不飽和結合をもつリン脂質 (DOPC) の方が,膜流動性が高いことが分かった.さらに,リン脂質と正電荷脂質を混合したベシクルの形成では,正電荷脂質の比率が増えるにつれて膜の流動性が高くなり,球から扁平球へと形状が変化することが明らかとなった.

著者

新庄 永治 奥脇 弘次 土居 英男 望月 祐志 古石 誉之 福澤 薫 米持 悦生

出版者

日本コンピュータ化学会

雑誌

Journal of Computer Chemistry, Japan (ISSN:13471767)

巻号頁・発行日

pp.2018-0012, (Released:2018-09-12)

参考文献数

27

被引用文献数

6

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ドラッグ・デリバリー・システムにおけるナノ微粒子設計の効率化のために,分子シミュレーションによる物性予測や原子分解能のメカニズム解明が望まれている.本研究では,散逸粒子動力学 (DPD) 法とX線小角散乱を用いて,脂質二重膜および混合脂質のベシクル形成の分子メカニズムを明らかにすることを目的として検討を行った.DPDシミュレーションに用いる相互作用パラメータは,フラグメント分子軌道 (FMO) 法を用いて高精度に算定した(FMO-DPD法).脂質二重膜形成の結果から,飽和結合のみをもつリン脂質 (DPPC) よりも不飽和結合をもつリン脂質 (DOPC) の方が,膜流動性が高いことが分かった.さらに,リン脂質と正電荷脂質を混合したベシクルの形成では,正電荷脂質の比率が増えるにつれて膜の流動性が高くなり,球から扁平球へと形状が変化することが明らかとなった.