ACS CINF（American Chemical Society Division of Chemical Information）是美国化学学会下专注于化学信息和化学信息学的分部组织。该网站面向化学馆员、化学信息学研究人员与化学数据科学从业者，提供会员服务、委员会信息、期刊公报、会议与奖项资讯。站点内容包含组织架构（执行委员会）、成员招募、赞助商信息以及每年重要会议（如ACS全国会议、2025年秋季会议）和最新新闻，便于学术界与产业界交流化学数据与信息管理最佳实践。
Cresset 是一家专注于以计算化学和分子建模为核心的数字化分子发现公司，提供面向药物发现的软硬件与服务解决方案。公司通过科学驱动并结合AI增强的方法，帮助科研团队在分子设计、构效关系分析和合成跟踪等环节提高成功率。其产品线包括用于结构与配体设计的 CADD 软件平台、Torx Design 设计与合成管理工具，以及面向外包发现项目的 Discovery CRO 服务。Cresset 同时强调合规与可持续发展，已获得 SOC 2、Cyber Essentials 等认证，并为多家跨国制药与生命科学机构提供支持。
Psi4 是一个面向量子化学计算的开源软件套件，专注于高性能、模块化和可扩展性。它以 C++/Python 混合架构实现，支持 DFT、MP2、耦合簇（coupled-cluster）、SAPT 等常用方法，并通过密度拟合等技术优化多核并行性能。Psi4 采用真正的开源许可证（LGPL3），便于在教育、科研和工业中使用，同时提供丰富的教程、下载包、插件生态和 PsiCon 开发者大会等社区资源，利于学习与协作。其简单的输入文件、自动化的基组外推与补位修正以及 Python 模块化加载能力，使其对用户和开发者都非常友好，适合从教学实验到高性能计算的多种场景。
RDKit 是一个开源的化学信息学（cheminformatics）软件工具包，广泛用于分子表示、子结构搜索、分子指纹和化学性质计算等任务。它提供 Python 和 C++ API，支持从分子编辑、构象生成到化学信息学算法的完整工作流，并能通过 Conda、Homebrew 等渠道方便安装。RDKit 拥有活跃的社区、详尽的在线文档和示例、以及在 GitHub 上的源码与问题跟踪系统，适合科研机构、制药公司和教育用途。商业支持也可由第三方（如 T5 Informatics）提供，便于在生产环境中部署和集成。
OpenEye（现为 Cadence 的一部分）是一家专注于计算分子设计与分子建模的软件与服务提供商，面向药物发现和材料科学等领域。其旗舰平台为 Orion 分子设计平台，包含小分子发现、抗体发现与制剂设计等套件，并提供用于 2D/3D 相似性搜索、分子对接、分子动力学、自由能预测与量子化学计算的工具。OpenEye 还维护大规模的可搜索数据库（如数十亿到数百亿级别的化合物集合）和可用于结构筛选的蛋白质位点库，支持云端部署与高通量虚拟筛选。除此之外，OpenEye 提供咨询、定制方法开发与企业级服务，面向学术、制药、生物科技与其他化学相关产业，帮助用户在“科学、速度、规模”三方面提升分子设计效率与可复现性。
RCSB PDB（RCSB蛋白质数据库）是一个公开的结构生物学数据资源，汇集并提供对蛋白质与核酸三维结构数据的访问、可视化、搜索和分析工具。该网站不仅托管实验测定的PDB条目，还整合了计算模型（如AlphaFold DB与ModelArchive）、整合性结构和丰富的注释信息，支持科研与教育双重需求。RCSB PDB提供在线可视化（Mol*）、高级检索（序列/结构/化学相似性搜索）、程序化接口（Data API与Search API）、数据下载和投稿/验证工具（OneDep与验证服务器），并通过PDB‑101等教育资源推广结构生物学知识。无论是结构生物学研究者、教学人员还是软件开发者，都能通过其全面的服务链快速获取、分析并复用结构数据，促进科学发现与教学传播。
AFLOW 是一个面向材料发现与计算材料学的综合平台与数据库，提供海量第一性原理计算数据和在线工具，支持材料结构、能带、热力学稳定性等多维属性查询与分析。AFLOW 数据库包含数百万种化合物（示例数据：约 3,929,948 个化合物）与数亿条计算属性（示例数据：超过 817,429,184 条），并持续增长。平台提供强大的在线应用与可下载工具，如 AFLOW-ML（机器学习模型）、AFLOW-CHULL（凸包相图计算）、Prototype Encyclopedia（原型百科）以及 REST API 与 AFLUX 检索接口，方便研究人员高效检索、比较与预测材料性能。AFLOW 同时提供教程、研讨会与 AFLOW School，以便用户学习与实践该平台的高级功能与工作流程。
Materials Project（材料项目）是一个基于超级计算和先进第一性原理方法的开放式材料数据库与分析平台，向研究者提供已知与预测材料的计算性质数据、结构信息和可视化工具。网站收录数十万条材料与分子记录，并通过材料浏览器（Materials Explorer）、相图工具、合成探索器和专用应用程序，支持按化学成分、结构或物性进行快速检索与筛选。注册用户可免费获取 API 访问权限（如 MPRester 客户端），方便将数据库数据嵌入自定义工作流中，用于相图计算、电池材料筛选、催化剂设计等研究任务。凭借大规模计算资源与丰富的数据产品，Materials Project 致力于加速材料发现与工程设计流程。
CAS 是专注于推动科学发现与创新的全球性组织，提供经过专家人工策划的高质量科学数据和一整套面向研发与知识产权的解决方案。其旗舰产品包括 CAS SciFinder Discovery Platform、CAS BioFinder Discovery Platform 与 STN IP Protection Suite 等，覆盖从文献检索、化学生物信息整合到专利检索与保护的全流程需求。CAS 强调将庞大的 CAS Content Collection™ 数据与先进的人工智能、量子计算等技术结合，支持机器学习训练数据许可、定制数据服务与科研工作流自动化，帮助制药、材料、能源与学术机构加速发现与产业化。网站同时发布洞见文章、案例研究与领导力项目，面向不同规模的科研与企业用户提供咨询与协作机会。
Insilico Medicine 是一家以生成式人工智能和自动化为核心的生物医药科技公司，致力于将 AI 应用于靶点发现、分子设计、临床前优化与临床研究，加速新药从概念到临床的进程。公司旗下拥有多款产品与平台（如 PandaOmics、Chemistry42、Generative Biologics、Science42:DORA、inClinico 等），覆盖从疾病建模与多组学分析到小分子与生物制剂生成、合成路线与 ADMET 预测等多个环节。Insilico 也拥有自研的药物管线并开展许可与合作项目，发表多篇高影响力论文，推动 AI 驱动的药物发现成为可落地的工业实践。其使命是通过 AI 降低新药研发的时间与成本，延长健康寿命并推动可持续性创新。
DeepChem 是一个专注于将深度学习技术应用于化学与生命科学领域的开源项目与工具集，旨在降低领域内使用 AI 的门槛，推动科研与工业界对分子设计、药物发现和材料科学的自动化与加速研究。它提供模型库、数据处理管道、专用层（layers）以及丰富的教程与示例代码，方便研究人员快速构建、训练与评估分子级别的机器学习模型。DeepChem 社区活跃，拥有配套的《DeepChem Book》电子书、示例项目与教学资源，并被多家学术机构和企业在实际科研中采用，实现从数据获取、特征表示到模型部署的一体化支持。该平台兼容主流深度学习后端与常见数据格式，便于集成进现有工作流。
Schrödinger 是一家以物理为基础的分子计算平台提供商，致力于通过先进的模拟和建模技术加速药物与材料的发现与设计。其平台结合量子力学、分子力场、自由能计算（如 FEP+）与机器学习/AI 工具，实现对分子性质和相互作用的高精度预测。公司不仅为制药和材料科学团队提供商业化软件与云/本地部署方案，还运营自有的药物研发管线、教育培训与资源共享，支持从靶点选择到候选分子优化的端到端流程。网站内容涵盖产品平台、生命科学与材料科学应用、教育课程、公司使命与活动动态等多方面信息。
