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Datamol化学信息工具

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Datamol 提供 rdkit 的 Python 化封装，简化 SMILES/SELFIES/InChI 解析、结构标准化、分子描述符/指纹、聚类、3D 构象、并行批处理及云存储读写等药物发现流程，并保持与 rdkit.Chem.Mol 对象的兼容性。

分子特征化中心

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Molfeat 是一个 Python 库，集成 100+ 分子特征器、转换器与预训练模型，用于 QSAR、虚拟筛选、相似性搜索和深度学习等分子 ML 场景。

高级分子控制

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RDKit 是 Python 化学信息学库，支持读取/写入分子、描述符计算、指纹、子结构搜索、反应变换与 2D/3D 可视化，适合药物发现与计算化学研究。

ZINC 可购化合物数据库

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通过网页或 CartBlanche API 查询 UCSF 维护的 ZINC22 2.3 亿+ 可购化合物，按 ZINC ID、SMILES、供应商或随机抽样获取结构与分子库，辅助虚拟筛选与对接准备。

Datamol 化学信息学工具包

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基于 RDKit 的 Python 化学信息学封装库，提供分子格式转换、结构标准化、描述符与指纹计算、聚类与多样性筛选、3D 构象生成等药物发现工作流，支持并行批处理，返回原生 RDKit Mol 对象。

DeepChem 分子性质预测

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使用 DeepChem 构建分子性质预测与 MoleculeNet 工作流，涵盖 SMILES/图特征化、骨架或分组划分、掩码标签、图模型与预训练编码器迁移，适用于 ADMET、毒性与溶解度等化学机器学习任务。

DiffDock蛋白配体对接

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使用 DiffDock 和 DiffDock-L 预测蛋白质与小分子的结合构象，支持 PDB 或序列输入加 SMILES/SDF/MOL2，涵盖批量对接、构象筛选与置信度解读，不用于结合亲和力预测。

分子特征化工具库

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统一的分子特征化 Python 库，集成 100 多种特征化器与预训练嵌入模型，可将 SMILES 或 RDKit 分子转换为适用于机器学习的数值特征，用于 QSAR 建模、虚拟筛选、相似性搜索和深度学习。

RDKit 化学信息学工具包

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基于 Python 的化学信息学工具包，提供分子精细控制能力：SMILES/SDF 解析、分子描述符（分子量、LogP、TPSA）、指纹、子结构检索、2D/3D 坐标生成、相似性计算、化学反应与可视化，适用于药物发现与计算化学研究。

动画 GitHub 个人主页

animated-github-profile

sickn33/agentic-awesome-skills

使用纯 SVG、CSS 关键帧和 SMIL 动画制作高冲击力的 GitHub 个人主页 README，涵盖明暗主题切换、工牌摆动、技术轨道、统计卡片与自动化贡献图。

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