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药物发现

药物发现将有关生物靶点和化合物的证据联系起来,为下一步研究哪些分子提供决策依据。

25 个资源

Boltz

模型

Boltz 是生物分子相互作用预测模型家族;Boltz-2 提供复合物结构与结合亲和力预测流程。

开源Python

药物发现

AIDDISON Explorer 是一个托管式药物发现平台,可根据目标特性要求、设计约束、预测属性和合成可行性生成并排序分子候选物。

分子生成 · 药物发现

RCSB PDB Data API 提供 REST 和 GraphQL 接口,可访问 PDB 条目及部分计算结构模型的结构元数据、分子序列、化学描述符和注释。

药物发现 · 科学数据

K-Dense Scientific Agent Skill,用于指导基于 Datamol 的分子制备、相似性分析、骨架工作流和构象处理,并提供输入验证与可复现性方面的指导。

Python

化学信息学 · 药物发现

DrugAgent 是一个研究型多智能体框架,它结合 LLM 规划与领域指导的代码生成,用于构建和评估药物发现领域的机器学习工作流。

分子性质预测 · 药物发现

STELLA

智能体

STELLA 是一个面向生物医学文献与生物信息学工作流的研究型多智能体框架,结合可复用工作流模板、工具编排、结果评议和可选的动态工具创建。

开源Python

文献与研究 · 药物发现

NovoMCP 通过 MCP 和 REST 提供计算化学工具,结合分子画像分析、可配置的模拟服务、发现漏斗编排和工具调用审计。

Python

计算化学 · 药物发现

PocketScout MCP 帮助 AI 助手利用公开的结构、生物活性、保守性、变异和文献数据评估已知蛋白结合位点,为靶点筛选或结合蛋白设计提供依据。

开源Python

药物发现 · 科学数据

PubMed MCP (cyanheads) 是一个第三方 MCP 服务器,可将 AI 客户端连接到生物医学文献检索、文章元数据、可获取的全文、MeSH 词表和引文工具。

开源TypeScript

文献与研究 · 药物发现

RCSB MCP (cnyambura) 是一个第三方 MCP 服务器,可向 MCP 客户端提供 RCSB PDB 条目和聚合物元数据、结构下载及自定义 Data API 查询。

Python

药物发现 · 科学数据

UniProt MCP (cyanheads) 是一个第三方 MCP 服务器,可将 AI 客户端连接到 UniProt 的蛋白质搜索、注释、标识符映射、蛋白质组、分类学和氨基酸序列数据。

开源TypeScript

药物发现 · 科学数据

Chemistry42 是一个小分子发现平台,将生成式设计、逆合成、ADMET 与选择性预测以及基于物理学的优先级排序结合起来,用于命中识别和先导化合物优化。

分子生成 · 药物发现

Makya

平台

Makya 是 Iktos 面向从头分子设计的生成式 AI SaaS 平台,结合项目目标、合成约束以及基于配体或结构的建模来指导化合物筛选。

分子生成 · 药物发现

AutoDock Vina

开源工具

AutoDock Vina 是一款开源分子对接与虚拟筛选程序,提供 Vina 和 AutoDock4.2 评分、多配体对接、大环分子支持及 Python 3 绑定。

开源Python

药物发现

FEgrow

开源工具

FEgrow 支持交互式构建配体系列以用于自由能计算准备,并提供有文档说明的主动学习示例,以及用于分子设计工作流的基于 Dask 的加速。

开源

分子生成 · 药物发现

DeepPurpose

开源工具

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。

开源Python

药物发现

TorchDrug

开源工具

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。

开源Python

分子性质预测 · 药物发现

由 ChEMBL 团队维护的官方 Python 客户端,用于查询 ChEMBL 数据和化学信息学服务,提供 QuerySet 风格的筛选器、惰性检索和本地结果缓存。

开源Python

药物发现 · 科学数据

ChEMBL MCP (cyanheads) 将 MCP 客户端连接到 ChEMBL 化合物、靶点、生物活性和药物记录,并支持结构搜索以及可选的 DuckDB 大型活性数据集分析。

开源TypeScript

药物发现 · 科学数据

Therapeutics Data Commons 提供治疗领域的机器学习数据集、Python 加载器、数据划分、评估指标和基准测试,供预测与分子生成研究使用。

开源Python

分子性质预测 · 药物发现