Phát triển các phương pháp lý thuyết nghiên cứu thuốc vô định hình

Các nhiệm vụ khác

Đề xuất các giải pháp giảm thiểu việc sử dụng bao bì nilong tại TPHCM hướng đến xã hội tiêu thụ bền vững
Xây dựng chiến lược sản phẩm một số mặt hàng chủ lực có tiềm năng xuất khẩu của tỉnh Vĩnh Long
Vai trò của vốn xã hội trong giảm thiểu xung đột cộng đồng vùng ven đô hiện nay
Nghiên cứu mô hình quản lý đô thị tại thành phố Hồ Chí Minh trong điều kiện biến đổi khí hậu
Xây dựng mô hình sản xuất giống lúa Nàng Xuân và QR1 trên địa bàn huyện Thanh Miện
Văn hóa dân gian Việt nam với sự phát triển của xã hội Việt Nam
Nghiên cứu cơ sở khoa học và thực tiễn xây dựng các quy định về chất lượng nước thải mỏ than và nhà máy tuyển than
Hiện trạng môi trường tỉnh Hưng Yên
Nghiên cứu ứng dụng công nghệ phát thanh số ở Việt Nam - Các chuyên đề về lộ trình phát triển phát thanh số và mô hình công nghệ phát thanh số
Sự hình thành các kênh thông tin về hoạt động kiểm toán Nhà nước và xử lý thông tin phục vụ lãnh đạo kiểm toán Nhà nước

liên kết website

Lượt truy cập

Lượt truy cập : 14,785,156

Kết quả thực hiện nhiệm vụ

MS đề tài

103.01-2019.318

Số đăng ký KQ

2022-52-1167/NS-KQNC

Tên nhiệm vụ

Phát triển các phương pháp lý thuyết nghiên cứu thuốc vô định hình

Tổ chức chủ trì

Viện nghiên cứu tiên tiến PHENIKAA

Cơ quan chủ quản

Bộ Giáo dục và Đào tạo

Cấp quản lý nhiệm vụ

Quốc gia

Thuộc chương trình

Chủ nhiệm nhiệm vụ

TS. Phan Đức Anh

Cán bộ phối hợp

CN. Trần Đình Cường, ThS. Trần Văn Huỳnh, TS. Lê Bá Nam, TS. Phạm Tiến Lâm, TS. Lê Thị Minh Thanh;

Lĩnh vực nghiên cứu

Hoá dược học

Thời gian bắt đầu

01/04/2020

Thời gian kết thúc

01/04/2022

Năm viết báo cáo

2022

Nơi viết báo cáo

Hà Nội

Kinh phí

965 (triệu đồng)

Số trang

88 tr. + phụ lục

Tóm tắt

Xây dựng và phát triển các mô hình vật lý để tính toán sự phụ thuộc nhiệt độ của thời gian tái cấu trúc của thuốc vô định hình và polymers dưới tác dụng của tốc độ làm lạnh, quá trình nén và giam cầm. Các kết quả lý thuyết phải được so sánh với các thí nghiệm và mô phỏng. Tạo điều kiện và kết nối với các nhóm nghiên cứu hàng đầu thế giới và hợp tác với các nhóm nghiên cứu tại Việt Nam để công bố kết quả trên các tạp chí quốc tế IF cao. Phát triển các mô hình tính toán dựa trên các kỹ thuật Machine Learning để tìm ra mối tương quan và cơ chế cơ bản giữa số lượng vật lý của thuốc vô định hình và polymers.

Từ khoá

Thuốc vô định hình; Nhiệt độ; Polymers; Tái cấu trúc; Cơ chế

Nơi lưu trữ

24 Lý Thường Kiệt, Hà Nội

Ký hiệu kho

21397