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OpenMM は分子シミュレーションのツールキットです。公式の OpenMM-ML 拡張を通じて機械学習ポテンシャルを利用できます。

計算化学

e3nn は E(3) 等変ネットワークの基盤部品を提供し、表現、テンソル積、球面調和関数などを扱います。

PyTorch Geometric（PyG）は汎用グラフニューラルネットワークライブラリです。公式の QM9 例で分子物性学習への利用を確認できます。

分子特性予測

DGL-LifeSci は DGL と PyTorch に基づくツールキットで、化学・生物分野のグラフ学習用部品と例を提供します。

分子特性予測

ASE は原子シミュレーション向け Python ライブラリで、共通の計算器インターフェースを通じて従来の計算コードと外部の機械学習ポテンシャルを接続します。

計算化学

材料研究データの管理・検索と、NOMAD AI Toolkit による Notebook ベースの分析を提供する学術プラットフォーム。

材料探索 · 科学データ

計算構造や物性を検索し、材料探索と機械学習研究の参照データを準備する学術データプラットフォーム。

材料探索 · 科学データ

この ESM 項目は Meta FAIR の公式リポジトリを対象とし、ESM-2 のタンパク質表現と ESMFold の構造予測を含みます。

ProteinMPNN は与えられたタンパク質骨格からアミノ酸配列を設計し、全骨格および Cα のみを入力するモデルを提供します。

RFdiffusion はタンパク質骨格を生成する拡散モデルで、無条件生成、モチーフ制約、結合タンパク質の設計に対応します。

分子生成

OpenFold は AlphaFold 2 を PyTorch で実装した学習可能なソフトウェアで、タンパク質構造の推論と学習に利用できます。

Boltz は生体分子相互作用の予測モデル群です。Boltz-2 は複合体構造と結合親和性の予測手順を提供します。

創薬

SevenNet はグラフニューラルネットワークによる原子間ポテンシャルを提供し、学習済みモデル、微調整、ASE・LAMMPS 連携に対応します。

計算化学

MatGL は材料科学向けのグラフ学習ライブラリで、物性予測器や機械学習ポテンシャルの開発・利用を支援します。

計算化学 · 材料探索

AIDDISON Explorerは、目標プロファイル、設計上の制約、予測物性、合成可能性に基づいて分子候補を生成し、順位付けするホスト型創薬プラットフォームです。

分子生成 · 創薬

Rowanは、ウェブインターフェースとPython APIを通じて、量子化学、機械学習ポテンシャル、物性予測、タンパク質–リガンドワークフローを提供する分子計算用クラウドプラットフォームです。

計算化学 · 量子化学

RCSB PDB Data API は、REST および GraphQL を通じて、PDB エントリーと一部の計算構造モデルの構造メタデータ、分子配列、化学記述子、注釈にアクセスできます。

創薬 · 科学データ

PubChem PUG RESTは、選択した化学レコード、物性、アッセイ情報を取得するHTTP APIです。文書で説明されている識別子入力、構造検索、操作ごとの出力形式に対応しています。

ケモインフォマティクス · 科学データ

化学情報学のワークフローで rdkit-agent を使うための指示 Skill です。化学表記の検証、構造化 JSON による受け渡し、出力範囲の制限、および文書化された RDKit WASM の制約を重視しています。

ケモインフォマティクス

反応分子動力学の後処理用Skillであり、ReacNetGeneratorツールの選択、LAMMPS軌跡の準備、反応ネットワークの生成、および既存の解析出力の確認を案内します。

計算化学