DeepChem是一个高质量的开源工具链，致力于推动深度学习在药物发现、材料科学、量子化学和生物学中的应用。支持Python 3.7至3.10，兼容TensorFlow、PyTorch、JAX等框架。用户可通过pip或conda安装，或使用Docker镜像。项目包含丰富的教程和实例，适合从新手到专家。社区活跃，提供Discord和讨论论坛，欢迎科学家、开发者和爱好者的参与。

Graphormer是一个深度学习包，用于加速分子科学中的AI研究和应用，如材料发现和药物发现。它支持PyG、DGL、OGB和OCP的数据接口，并采用fairseq框架。提供PCQM4M和PCQM4Mv2的预训练模型，特别适合大规模分子建模任务。优化的预训练版本可在Azure Quantum Elements上使用。

maml是一个为材料科学机器学习设计的Python包，提供高级接口简化开发流程。它整合了scikit-learn和tensorflow等机器学习库，以及pymatgen和matminer等材料科学工具，实现特征提取和模型构建。maml支持多种局部环境特征，如双谱系数和Behler-Parrinello对称函数，并包含势能面建模、X射线吸收光谱预测等应用模块。

matminer是一个面向材料科学领域的开源数据挖掘库。该项目支持Python 3.9+，提供数据集和特征提取工具，便于研究人员进行材料数据分析。matminer包含详细文档、示例仓库和支持论坛，涵盖数据检索、特征化和数据集管理功能。此外，项目还提供了相关工具如automatminer和matbench，进一步扩展了其在材料科学研究中的应用范围。作为开源项目，matminer鼓励用户在研究中引用相关论文，并提供了方便的citation()方法来获取引用信息，体现了其学术价值和在材料科学社区中的影响力。