点群や画像データに対して、パーシステントホモロジーという数学的枠組みを用いて構造の特徴を抽出するためのPythonパッケージ。物質科学の分野では、液体やガラスの構造の違いの特徴づけや、顕微鏡画像の次元削減などに用いられている。機械学習のための構造記述子としても有用である。
擬ポテンシャル法とウェーブレット基底を用いたオープンソースの第一原理計算アプリケーション。適応メッシュを利用して、大規模な系に対して高精度・高効率の電子状態計算を行うことができる。MPIとOpenMPによる並列計算に加え、GPUによる並列計算も可能。
密度汎関数理論に基づく第一原理計算アプリケーション。Material Studioに含まれ、全電子計算法・擬ポテンシャル法などを用いて分子、クラスタ、結晶、固体界面などを含む広範囲な系の電子状態や物性を評価することができる。触媒反応や燃焼反応などの化学反応を伴う計算が可能で、大規模並列計算にも対応している。
AMBER分子力場を用いた分子動力学シミュレーションパッケージ。ペプチド、タンパク質、核酸、炭水化物、配位子等様々な物質のパラメーターセットを含み、生体高分子や細胞などの動力学シミュレーションが可能。入力準備、シミュレーション、結果解析のソフトウェアから構成されており、広く創薬・生体科学へ応用されている。
ChemSpiderは、1億を超える構造、物性、および関連情報への高速アクセスを提供する無料の化学構造データベースで、Royal Society of Chemistryが運営している。
ChemSpiderは、何百もの高品質なデータソースから化合物を統合しリンクすることで、オンライン検索で自由に利用できる化学データを多様なデータソースから簡単に見つけることができる。また、ユーザーはwikipediaのようにデータを追加したり管理したりすることが可能。一方でRoyal Society of Chemistryによる手動キュレーションによって継続的にデータ品質の向上が行われている。
密度汎関数法を用いた有償の量子化学計算アプリケーション。相対論的効果が必要となる遷移金属錯体や重い元素を取り扱うことができ、COSMOや3D-RISMなど溶媒の効果も取り扱うことができる。通常の電子分光に加え、核磁気共鳴(NMR)、原子振動、電子スピン共鳴、核四重極共鳴(NQR)などの分光データの評価も可能。
タンパク質の立体構造を予測するためのAIシステム。タンパク質の一次配列（アミノ酸配列）からその三次元構造（折りたたみ構造）を予測することが可能。過去の数十万のタンパク質構造データベースを学習し、DeepMindを基盤とするディープラーニング技術を活用して、新しいタンパク質のアミノ酸配列からその立体構造を予測する。
フラグメント分子軌道法(FMO法)に基づく量子化学計算を行うアプリケーション。生体分子を含む巨大分子のHF計算やMP2計算などが高速に実行可能。MPI並列に対応しており、研究室レベルのクラスタ計算機からスパコンまで、幅広いシステムで高効率に稼働する。入力ファイル作成支援プログラムPaicsViewも開発されている。
量子化学計算を行うオープンソースアプリケーション。ハートリー-フォック近似、密度汎関数理論、結合クラスター法、CI法などを用いた量子化学計算を行うことができる。プログラムはC++で書かれているが、Python用のAPIが提供されており、Python上から設定や計算の実行などを行うことができる。
分子動力学用に開発された原子・分子の可視化のためのオープンソースアプリケーション。多くの種類の分子配置ファイルに対応しており、原子・分子の可視化やアニメーション作成を行うことができる。多くの解析ツールを有することが特徴で、グラフィカルユーザーインターフェイス(GUI)による直観的な操作で様々な処理が可能。