开源工具

Olympus 是一个用于对含噪优化和实验规划进行基准测试的 Python 框架，支持混合参数域、实验基准、解析测试函数以及统一的规划器接口。

实验室自动化 · 工艺优化

BoFire 是一个用于实验设计和贝叶斯优化的 Python 框架，支持混合变量、约束、分子表示和迭代候选选择。

实验室自动化 · 工艺优化

Summit 是一个用于化学反应优化的 Python 工具包，结合了优化策略、模拟反应基准和闭环工作流，可用于评估实验条件。

实验室自动化 · 工艺优化

BayBE 是一个用于贝叶斯实验设计的 Python 工具箱，可根据定义的搜索空间、目标和测量结果推荐参数配置，支持化学领域感知和多目标工作流。

实验室自动化 · 工艺优化

DP-GEN 是一个 Python 并发学习平台，用于协调分子模拟、第一性原理计算和 DeePMD-kit 工作流，以生成原子间势模型。

计算化学 · 材料发现

QML 是一个已归档的 Python 量子机器学习工具包，包含由 Fortran 支持的表示、核函数和求解器模块。后续开发已转移至 qmllib。

分子性质预测 · 量子化学

DScribe 是一个 Python 库，可将原子结构转换为数值描述符，用于机器学习、可视化和相似性分析，并支持批处理和原子位置导数。

分子性质预测 · 材料发现

matminer 是一个用于材料科学数据挖掘的 Python 库，汇集社区数据集、数据检索方法和特征化器，并为研究工作流提供引文支持。

材料发现

Pymatgen 是一个 Python 材料分析库，将结构和文件格式支持与相图、电子结构分析、热力学计算和数据库集成相结合。

材料发现

Chemistry Development Kit (CDK) 是一个 Java 库，可在其他程序中用于化学表示、文件转换、结构搜索、指纹生成、QSAR 描述符计算和分子渲染。

化学信息学

Open Babel 是一套化学数据工具包，提供开箱即用的程序和 Python 接口，可用于格式转换、分子搜索以及生成二维或三维坐标。

化学信息学

Mordred 是一款 Python 分子描述符计算器，支持命令行和基于 RDKit 的库工作流，可生成用于化学信息学分析和下游模型评估的描述符表。

分子性质预测 · 化学信息学

SELFIES 是一种分子字符串表示形式和 Python 库，可用于转换 SMILES、准备 token 编码，并在可配置的语义约束下生成分子图。

分子生成 · 化学信息学

Datamol 是一个基于 RDKit 构建的 Python 分子处理库，提供结构转换、标准化、指纹、构象生成、可视化以及本地或远程文件 I/O 工具。

化学信息学

Molfeat 是一款用于小分子特征化的 Python 工具包，将分子指纹、描述符和预训练嵌入与并行转换、缓存及可扩展插件相结合。

分子性质预测 · 化学信息学

DeepPurpose 是一个基于 PyTorch 的工具包，用于训练和应用化合物与蛋白质预测模型，提供药物-靶点相互作用、分子性质、药物重定位和虚拟筛选工作流。

药物发现

TorchDrug 是一个基于 PyTorch 的图与分子机器学习工具包，支持 SMILES 输入、图操作、性质预测构建模块以及多 CPU/GPU 执行。

分子性质预测 · 药物发现

PubChemPy 是 PubChem PUG REST API 的 Python 封装，支持化学物质搜索、化合物属性检索、标准化、文件格式转换和结构绘制。

化学信息学 · 科学数据

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

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