リソースを探す

PubMed MCP (cyanheads) は、AI クライアントを生物医学文献検索、論文メタデータ、利用可能な全文、MeSH 語彙、引用ツールに接続するサードパーティ製 MCP サーバーです。

文献・研究 · 創薬

mp_api を介して Materials Project とアシスタントクライアントを接続し、材料検索、結晶構造、電子物性などの材料データを扱うサードパーティ製 MCP サーバーです。

材料探索 · 科学データ

RCSB MCP (cnyambura) は、RCSB PDB のエントリおよびポリマーのメタデータ、構造ファイルのダウンロード、カスタム Data API クエリを MCP クライアントに提供するサードパーティ製 MCP サーバーです。

創薬 · 科学データ

UniProt MCP (cyanheads) は、AI クライアントを UniProt のタンパク質検索、注釈、識別子マッピング、プロテオーム、分類学、アミノ酸配列に接続するサードパーティ製 MCP サーバーです。

創薬 · 科学データ

RDKit MCP Server (TandemAI) は、MCP 対応の言語モデルを RDKit ツールに接続します。また、OpenAI を利用するコマンドラインクライアントと、ツール出力およびエージェント応答を評価するための評価スイートを備えています。

ケモインフォマティクス

Chemistry42 は、生成的設計、逆合成、ADMET と選択性の予測、物理ベースの優先順位付けを組み合わせた小分子創薬プラットフォームで、ヒット同定とリード最適化を支援します。

分子生成 · 創薬

Makya は Iktos の、de novo 分子設計向け生成 AI SaaS プラットフォームです。プロジェクト目標、合成制約、リガンドベースまたは構造ベースのモデリングを組み合わせて、化合物選定を支援します。

分子生成 · 創薬

molSimplifyは、計算スクリーニング向けの無機配位錯体および分子間錯体を生成します。また、八面体遷移金属錯体の一部の特性を予測するニューラルネットワークを同梱しています。

分子生成 · 計算化学

ChemMLは、化学・材料データの分析、マイニング、モデリングを行うPythonツールスイートです。モジュール型設計を採用し、グラフニューラルネットワーク、AutoML、説明可能性に関する取り組みが記載されています。

分子特性予測 · 材料探索

DeepMolは、化合物の標準化と特徴量化から、モデルの学習、評価、解釈、再利用可能なパイプラインまでをつなぐ、分子機械学習向けのPythonツールキットです。

分子特性予測

AutoDock Vinaは、VinaおよびAutoDock4.2スコアリング、複数リガンドのドッキング、マクロサイクル対応、Python 3バインディングを備えたオープンソースの分子ドッキング・バーチャルスクリーニングプログラムです。

創薬

FEgrowは、自由エネルギー計算の準備に向けたリガンド系列の対話的な構築を支援します。文書化されたアクティブ・ラーニングの例に加え、分子設計ワークフロー向けのDaskベースの高速化機能を備えています。

分子生成 · 創薬

MS2DeepScore は、Siamese ニューラルネットワークを用いてタンデム質量スペクトルのペアから分子構造類似度を予測し、スペクトル埋め込み、推論、カスタムモデルの学習に使うツールを提供します。

分光法

Spec2Vec は、MS/MS スペクトルの類似度スコアリングを行う Python パッケージです。質量フラグメントと中性脱離から学習した Word2Vec 埋め込みを用いて、クエリスペクトルと参照スペクトルを比較します。

分光法

Matchms は、タンデム質量スペクトルのインポート、クリーニング、比較に使う Python ツールキットです。設定可能な処理パイプライン、複数の類似度指標、疎なスコア保存機能を備えています。

分光法

ChemDataExtractor v2 は、科学文献から化学物質エンティティ、物性、スペクトル、表形式データを抽出する Python ツールキットで、HTML、XML、PDF 用のリーダーを備えています。

文献・研究

PySINDy は、疎なシステム同定を用いて測定データから動力学方程式を推定する Python パッケージです。制約付き回帰やベイズ回帰のための最適化手法も任意で利用できます。

プロセス制御 · デジタルツイン

SysIdentPy は、NARMAX 系モデルを用いて非線形動的システムを同定する Python ツールキットであり、構造選択、パラメータ推定、シミュレーション、予測を組み合わせています。

プロセス制御 · 予知保全

GEKKOは、微分代数系向けのPythonモデリング・最適化ツールキットで、プロセスシミュレーション、パラメータ推定、混合整数最適化、非線形予測制御をサポートします。

プロセス最適化 · プロセス制御

do-mpc は、非線形およびロバストなモデル予測制御、移動ホライズン推定、シミュレーションのための Python ツールボックスであり、微分代数モデルと不確実性をサポートします。

プロセス制御 · デジタルツイン