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SchNetPack は、原子系ニューラルネットワークの構築と学習に用いる Python ツールキットです。SchNet および PaiNN 表現、量子化学的な物性出力、分子動力学コンポーネントを備えています。

分子特性予測 · 量子化学

AiZynthFinder は、神経ネットワークに導かれる探索を用いて、対象分子から設定済みの在庫にある前駆体へ至る経路を提案する、Python 製の逆合成計画ツールキットです。

逆合成

DeepChem は、創薬、材料科学、量子化学、生物学における科学的ディープラーニング向けのオープンソース Python ツールチェーンです。バックエンドごとの依存関係と、段階的に学べるチュートリアルを備えています。

創薬

Chemprop は、分子特性予測のためのメッセージパッシングニューラルネットワークを学習・評価する PyTorch ベースのツールキットです。CLI ワークフロー、Python モジュール、タスク別ノートブックを備えています。

分子特性予測

RDKit は、2D および 3D 分子操作、記述子とフィンガープリントの生成、PostgreSQL cartridge を介した化学検索に対応するオープンソースのケモインフォマティクス・ツールキットです。

ケモインフォマティクス