发现资源

SchNetPack 是一个用于构建和训练原子尺度神经网络的 Python 工具包，提供 SchNet 和 PaiNN 表征、量子化学性质输出以及分子动力学组件。

分子性质预测 · 量子化学

AiZynthFinder 是一款 Python 逆合成规划工具包，使用神经网络引导的搜索，从目标分子出发，提出通向已配置库存中前体的合成路线。

逆合成

DeepChem 是一个开源 Python 工具链，面向药物发现、材料科学、量子化学和生物学中的科学深度学习，提供依赖特定后端的功能和循序渐进的教程。

药物发现

Chemprop 是一个基于 PyTorch 的工具包，用于训练和评估进行分子性质预测的消息传递神经网络，并提供命令行工作流、Python 模块和针对特定任务的笔记本。

分子性质预测

RDKit 是一款开源化学信息学工具包，可用于二维和三维分子操作、描述符与指纹生成，以及通过 PostgreSQL cartridge 进行化学搜索。

化学信息学