米国立衛生研究所(NIH)の下で2004年より運用され始めた化学物質データベース。小さな分子を主に対象としているが、脂質やペプチドなどの大きな分子のデータも収集されている。構造や物性、毒性などの化合物の性質だけでなく特許や文献情報も含んださまざまな情報を調べることが可能。WebブラウザやPUG REST APIを介したアクセスだけでなくFTPサイトからのデータのダウンロードにも対応している。
化学物質データベースPubChemをPUG REST API経由で取り扱えるPythonラッパー。PubChemにあるデータを化合物名や構造情報から検索することができる。Pandas dataframeとして出力を受け取ることも可能。
物質解析のためのpythonライブラリ。物質構造に関する柔軟なクラスが整備され、結晶構造や各種物性データを効率よく取り扱うことができる。相図・電位pH図・拡散係数解析を行うことができるほか、バンド構造や状態密度などの電子状態解析も可能。Materials Projectと連動して開発が活発に行われている。
生体高分子の可視化を行うアプリケーション。独自のコマンドラインとグラフィカルユーザーインターフェース、600種以上の設定項目、20種以上の表現方法を備え、高分子の可視化を直感的に行うことができる。PDB, multi-SDFなど30以上のファイル形式をサポートし、レイトレーシングによる描画など高度な可視化も可能。
第一原理電子状態計算のプレ・ポスト処理用pythonライブラリ。バンド構造を第一原理計算するためのk点経路の自動生成や、原子種や軌道の寄与度を重ねたバンド構造および状態密度プロットの生成、スピンテクスチャやフェルミ面の可視化、バンドのunfoldingなどが可能。
Pythonで書かれた電子状態計算プラットフォーム。ユーザーは平均場だけでなく、GW法や結合クラスター法、配置間相互作用法などのポスト平均場を用いたシミュレーションを実行することが可能。BLOCKやLibxcなどの他のソフトウェアへのインターフェイスも提供されている。
タイトバインディング法が実装されたPythonパッケージ。様々な模型を柔軟に設定することができ、それらの電子状態やBerry位相をタイトバインディング法によって計算できる。Wannier90で求めたパラメータを使うこともできる。
機械学習のためのオープンソース計算ライブラリTorchをPythonから使うためのインターフェース。手軽にニューラルネットワークによる深層学習を構築することができ、最新の手法を利用することができる。CUDAによるGPGPU並列計算に対応しており、高速処理が可能。C++から呼ぶためのインターフェースも用意されている。
非経験的量子化学計算アプリケーション。分子構造、反応性、振動解析、電子スペクトル、NMRスペクトルを高精度に計算することができる。また、密度汎関数理論やハートリー-フォック(HF)法からポスト-HF相関法まで最先端の方法論が取り込まれている。GUIによる分子モデリング機能や、入力ファイル生成用のツールも搭載されている。
平面波基底・擬ポテンシャル法に基づくオープンソースの第一原理分子動力学アプリケーション。電子状態計算と分子動力学計算をカー・パリネロ法によって高速で実行できる。MPIを用いた並列化がなされており、多くの大型並列計算機環境で高効率の並列計算が実行できる。C++言語によって記述されており、GPLライセンスで公開されている。