Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-08 16:36 UTC

BradyAJohnston / MolecularNodes

Toolbox for molecular animations in Blender, powered by Geometry Nodes.

PythonGPL-3.0★ 1 354 зірки⑂ 126 форківз квіт. 2022 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#blender#biochemistry#protein#protein-structure#protein-visualization#sciart#visualisation#structural-biology#blender-addon#protein-data-bank#molecule#proteins#pdb#molecular-modeling#molecular#molecular-graphics#molecular-dynamics#molecular-structures#mmcif#3d-visualization

BradyAJohnston/MolecularNodes має індекс здоров’я 87 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (92/100), найнижчий — AI Readiness (53/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

87
загалом / 100
Відмінний

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).

87
Винятковий93-100Верхній щабель реєстру (≈ топ-5%); відповідає практично всім перевіреним критеріям
Відмінний80-92Сильний за всіма напрямами; незначні прогалини
Добрий65-79Здоровий; прогалини обмежені та керовані
Помірний50-64Прийнятний, але з помітними прогалинами; рекомендовано перевірку
Слабкий35-49Суттєві недоліки в кількох сферах
У зоні ризику20-34Суттєві слабкі місця; впровадження потребує обережності
Критичний1-19Серйозні проблеми (покинутий, єдиний мейнтейнер, без базової гігієни)
ЖиттєздатністьСпільнота тавпровадженняСталість таврядуванняІнженернаякістьБезпекаГотовність доШІ

Профіль оцінок

Кожна вісь — окрема категорія. Форма важить більше, ніж середнє: здоровий об'єкт заповнює всю фігуру, тоді як профіль із піками та провалами означає, що сила в одному вимірі маскує ризик в іншому.

Зважений загальний бал 73 калібровано до 87 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Brady JohnstonОсобистий обліковий запис
465 підписників124 публічні репозиторіїз лют. 2018 р.Freelance scientific animator & developer.

Цей репозиторій належить особистому обліковому запису. Проєкт з єдиним власником несе більший ризик безперервності, ніж підтримуваний організацією.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPImolecularnodes520.0.1896303 дні тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?

87Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
20.8/36Ритм комітів — 30/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 144 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 14 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year144
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year30

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 94 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 3 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~33,3 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count94
latest_release_tagv520.0.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release3
mean_days_between_releases33,3

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

67Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

75Добрий
Як обчислюється оцінка
50.8/60Зірки — 1 354 зірок
17.5/25Форки — 126 форків
7.1/15Спостерігачі — 20 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks126
stars1 354
watchers20
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

70Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (GPL-3.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges10
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

49Слабкий
Як обчислюється оцінка
39.4/80Щомісячні завантаження — 896 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesmolecularnodes
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads896
unverified_packages_excluded—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Залежні пакети в реєстрі. Залишкові ваги перенормовано.

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

64Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

36Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
3.4/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 85% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 34 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 15 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled34
top_contributor_share0,85

Реактивність на issue та PR

66Добрий
Як обчислюється оцінка
38.1/42Вирішення issue — закрито 91% issue
27.5/30Прийняття PR — злито 538/587 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — злито 0/2 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs538
open_issues49
closed_issues472
prs_merged_7d14
prs_decided_7d15
prs_merged_30d29
prs_decided_30d33
issue_closed_ratio0,906
closed_unmerged_prs49
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d2

Власність та опіка

68Добрий
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
19.2/25Охоплення власника — 465 підписників у BradyAJohnston
25/25Послужний список — 124 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~8 р.
Використані вхідні дані
followers465
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginBradyAJohnston
public_repos124
account_age_days3 141
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 3 дн. тому
20/20Історія версій — 30 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesmolecularnodes
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish3

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

92Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

86Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 5 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
12/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 14 out of 23 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://bradyajohnston.github.io/MolecularNodes/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 20 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsblender, biochemistry, protein, protein-structure, protein-visualization, sciart, visualisation, structural-biology, blender-addon, protein-data-bank, molecule, proteins, pdb, molecular-modeling, molecular, molecular-graphics, molecular-dynamics, molecular-structures, mmcif, 3d-visualization
has_wikiтак
homepagehttps://bradyajohnston.github.io/MolecularNodes/
docs_sitehttps://bradyajohnston.github.io/MolecularNodes/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?

56Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

45Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
1.5/2.5CI-Tests — 14 out of 23 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 15 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 14 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,5
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages36
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:molecularnodes@520.0.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 36 пакетів. Досяжність не аналізується.

Готовність до ШІ

Наскільки репозиторій оснащений для розробки та супроводу за участі ШІ-агентів? Має свідомо малу вагу (4%): агентний інструментарій — реальний сигнал супроводу, але репозиторій без нього все одно може отримати 100/100.

53Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 87 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,87
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

45Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
2/10Підтверджена практика роботи з агентами — 1 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
53.8/55Керовані розміри файлів — 3/132 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes526 896
source_files_sampled132
oversized_source_files3

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40Придатні до запуску приклади — examples
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
has_mcp_signalні
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto), Сервер MCP. Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

1 354зірок GitHub
34контриб'юторів
144комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
94релізів
1бас-фактор
49відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 126 ⇿
0Зірки
126Форки
93Релізи

Коли додано кожну зірку й форк — зібрано з GitHub і згруповано за днями. Кумулятивне зростання розміщено просто над денними додаваннями, з яких воно складається, тож їх видно одне проти одного: рівномірне органічне накопичення виглядає зовсім інакше, ніж різкий короткочасний сплеск. Там, де цю різницю можна виміряти, її подано як автентичність росту.

025507510012515012672022-042024-062026-09
Мажорні 1Мінорні 12Патчі 70

Кожна точка охоплює 4 днів.

OpenSSF Scorecard 4.5 / 10
4.5сукупно

Незалежна, не прив'язана до інструментів оцінка безпеки від відкритого проєкту OpenSSF Scorecard. Кожна перевірка винагороджує практику безпеки, а не інструмент конкретного постачальника. Перевірки, які Scorecard не зміг визначити, позначено н/д і виключено з оцінки безпеки (вони ніколи не зараховуються як нуль).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-08 16:35 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
н/дBranch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
6CI-Tests14 out of 23 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 15 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 14 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 9
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIdatabpy>=0.8.0pyproject.toml
PyPImdanalysis>=2.10pyproject.toml
PyPIbiotite>=1.7.1pyproject.toml
PyPImrcfile—pyproject.toml
PyPIstarfile—pyproject.toml
PyPIimdclient>=0.2.3pyproject.toml
PyPIpandas<3.0.0pyproject.toml
PyPIgriddataformats>=1.2.0pyproject.toml
PyPInodebpy>=520.15pyproject.toml
Усі залежності 187

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 9 прямих і 178 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIbiotite1.7.1пряма
PyPIdatabpy0.8.0пряма
PyPIgriddataformats1.2.0пряма
PyPIimdclient0.2.4пряма
PyPImdanalysis2.10.0пряма
PyPImrcfile1.5.4пряма
PyPInodebpy520.16.0пряма
PyPIpandas2.3.3пряма
PyPIstarfile0.5.13пряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanyio4.14.2непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIargon2-cffi25.1.0непряма
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0непряма
PyPIarrow1.4.0непряма
PyPIasttokens3.0.2непряма
PyPIasync-lru2.3.0непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbeartype0.22.9непряма
PyPIbeautifulsoup44.15.0непряма
PyPIbiotraj1.2.2непряма
PyPIblack26.5.1непряма
PyPIbleach6.4.0непряма
PyPIbpy5.2.0непряма
PyPIcattrs26.1.0непряма
PyPIcertifi2026.6.17непряма
PyPIcffi2.1.0непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.9непряма
PyPIclick8.4.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage7.15.1непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIcython3.2.8непряма
PyPIdebugpy1.8.21непряма
PyPIdecorator5.3.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdistlib0.4.3непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfake-bpy-module20260816непряма
PyPIfastjsonschema2.21.2непряма
PyPIfilelock3.29.7непряма
PyPIfonttools4.63.0непряма
PyPIfqdn1.5.1непряма
PyPIgreenlet3.5.3непряма
PyPIgriffe1.15.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhypothesis6.156.6непряма
PyPIidentify2.6.19непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIimportlib-metadata9.0.0непряма
PyPIimportlib-resources7.1.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipykernel7.3.0непряма
PyPIipython9.15.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIipywidgets8.1.8непряма
PyPIisoduration20.11.0непряма
PyPIjedi0.20.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjoblib1.5.3непряма
PyPIjson50.15.0непряма
PyPIjsonpointer3.1.1непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter1.1.1непряма
PyPIjupyter-builder1.1.0непряма
PyPIjupyter-cache1.0.1непряма
PyPIjupyter-client8.9.1непряма
PyPIjupyter-console6.6.3непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyter-events0.12.1непряма
PyPIjupyter-lsp2.3.1непряма
PyPIjupyter-server2.20.0непряма
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4непряма
PyPIjupyterlab4.6.1непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupyterlab-server2.28.0непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16непряма
PyPIkiwisolver1.5.0непряма
PyPIlark1.3.1непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib3.11.0непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.2непряма
PyPImda-xdrlib0.2.0непряма
PyPImdanalysisdata0.9.1непряма
PyPImdanalysistests2.10.0непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImistune3.3.3непряма
PyPImmtf-python1.1.3непряма
PyPImolecularnodes520.1.0непряма
PyPImsgpack1.2.1непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPInbclient0.11.0непряма
PyPInbconvert7.17.1непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInest-asyncio21.7.2непряма
PyPInetworkx3.6.1непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPInotebook7.6.0непряма
PyPInotebook-shim0.2.4непряма
PyPInumpy2.5.1непряма
PyPIpackaging26.2непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.7непряма
PyPIpathspec1.1.1непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIplatformdirs4.10.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIplum-dispatch2.9.0непряма
PyPIpooch1.9.0непряма
PyPIpre-commit4.6.0непряма
PyPIprometheus-client0.25.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.52непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpyarrow25.0.0непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic2.13.4непряма
PyPIpydantic-core2.46.4непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.4.4непряма
PyPIpython-json-logger4.1.0непряма
PyPIpytokens0.4.1непряма
PyPIpytz2026.2непряма
PyPIpywinpty3.0.5непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIquarto-cli1.9.38непряма
PyPIquartodoc0.11.1непряма
PyPIrdkit2026.3.3непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIrfc3339-validator0.1.4непряма
PyPIrfc3986-validator0.1.1непряма
PyPIrfc3987-syntax1.1.0непряма
PyPIrich15.0.0непряма
PyPIrpds-py2026.6.3непряма
PyPIruff0.15.21непряма
PyPIscipy1.18.0непряма
PyPIsend2trash2.1.0непряма
PyPIsetuptools80.10.2непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsortedcontainers2.4.0непряма
PyPIsoupsieve2.8.4непряма
PyPIsphobjinv2.4непряма
PyPIsqlalchemy2.0.51непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIsyrupy5.5.3непряма
PyPItabulate0.10.0непряма
PyPIterminado0.18.1непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItinycss21.5.1непряма
PyPItomlkit0.15.0непряма
PyPItornado6.5.7непряма
PyPItqdm4.68.4непряма
PyPItraitlets5.15.1непряма
PyPItree-clipper0.1.9непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItzdata2026.3непряма
PyPIuri-template1.3.0непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIvirtualenv21.6.1непряма
PyPIwatchdog6.0.0непряма
PyPIwcwidth0.8.2непряма
PyPIwebcolors25.10.0непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwebsocket-client1.9.0непряма
PyPIwheel0.47.0непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.15непряма
PyPIzipp4.1.0непряма
PyPIzstandard0.25.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:molecularnodes@520.0.1 тягне 36 пакетів, прямих і транзитивних: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 — прямі залежності.

Жодне відоме сповіщення не стосується оцінених залежностей.

Сповіщення означає, що версія, записана в графі залежностей, потрапляє в уражений діапазон. Досяжність не аналізується, а граф містить піниї розробки й тестування — знахідка може стосуватися інструментів, а не поставленого коду.

Звіт у форматі JSON машиночитний

Зворотний зв’язок

Помітили щось хибне у цьому звіті або маєте чим поділитися? Неправильні вимірювання, непомічені інструменти, ідеї, запитання — усе доречно. Кожне повідомлення читається й отримує відповідь.

Повідомлення збережеться під час входу.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з BradyAJohnston/MolecularNodes. Читати поруч →

71elkins-lab/synth-pdbGenerate realistic PDB files with mixed secondary structures for testing, education and bioinformatics tool development. Jupyter Notebook tutorials are available to visualize the concepts..Добрий69abhishektiwari/hbatHBAT 2: A Python Package to analyse Hydrogen Bonds and Other Non-covalent Interactions in Macromolecular Structures https://hbat-web.abhishek-tiwari.comДобрий39caltechmsc/dreid-packA high-performance, pure Rust library for full-atom protein side-chain packing using the DREIDING force field, Goldstein+Split DEE, and tree-decomposition DP—with native protein–ligand and protein–nucleic acid interface support.Слабкий84project-gemmi/gemmimacromolecular crystallography library and utilitiesВідмінний48juliocesar-io/nano-protein-viewer-reactReact component for visualizing protein structures with the Mol* framework.Слабкий83haddocking/protein-questPython package to search/retrieve/filter proteins and protein structuresВідмінний

Оцінки — це сигнали, а не гарантії. Вони відображають публічно видимі практики на GitHub — це не аудит коду й не гарантія безпеки.

Відсутні дані виключаються, а ваги перенормовуються — нуль за відсутність ніколи не ставиться. Методологія версіонована й відкрита: метрики v2.10.0, схема v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.