Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.11.0 · метрики 2.10.0 · 2026-07-15 14:46 UTC

bradyajohnston / molecularnodes

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

PythonGPL-3.0★ 1 317 зірок⑂ 124 форкиз 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 84 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (87/100), найнижчий — AI Readiness (44/100). Останнє оновлення було 6 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

84
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»).

84
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 71 калібровано до 84 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Brady JohnstonОсобистий обліковий запис
462 підписники124 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
PyPImolecularnodes4.5.12-27119 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

82Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 6 дн. тому
21.5/36Ритм комітів — 31/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 134 комітів за останній рік
7/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 0 commit(s) and 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 7
Використані вхідні дані
commits_last_year134
human_commit_share—
days_since_last_push6
active_weeks_last_year31

Дисципліна релізів

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 92 релізів
27/36Свіжість релізів — останній реліз 119 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~20,5 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count92
latest_release_tagv4.5.12
releases_from_tagsні
days_since_latest_release119
mean_days_between_releases20,5

Спільнота та впровадження

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

73Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

75Добрий
Як обчислюється оцінка
50.6/60Зірки — 1 317 зірок
17.4/25Форки — 124 форків
7.1/15Спостерігачі — 20 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks124
stars1 317
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_badges—
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_services—
has_pull_request_templateні

Сталість та врядування

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

68Добрий · 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 — 33 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 15 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled33
top_contributor_share0,847

Реактивність на issue та PR

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
35/42Вирішення issue — закрито 83% issue
27.6/30Прийняття PR — злито 503/546 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
9/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 20/30 approved changesets -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
merged_prs503
open_issues85
closed_issues426
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,834
closed_unmerged_prs43
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

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 — 462 підписників у BradyAJohnston
25/25Послужний список — 124 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~8 р.
Використані вхідні дані
followers462
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginBradyAJohnston
public_repos124
account_age_days3 086
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 119 дн. тому
20/20Історія версій — 27 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesmolecularnodes
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish119

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

87Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

78Добрий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 5 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
4/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 6 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 2
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?

46Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

46Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
0.5/2.5CI-Tests — 6 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 2
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4.5/7.5Code-Review — Found 20/30 approved changesets -- score normalized to 6
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
5.2/7.5Maintained — 0 commit(s) and 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 7
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_aggregate4,6
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection. Залишкові ваги перенормовано.

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.

44Слабкий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
0/40Читабельна історія комітів — немає даних
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Читабельна історія комітів. Залишкові ваги перенормовано.

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

52Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — немає даних
0/8Автоматизоване супроводження — немає даних
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_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Підтверджена практика роботи з агентами, Автоматизоване супроводження. Залишкові ваги перенормовано.

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.6/55Керовані розміри файлів — 1/131 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes90 872
source_files_sampled131
oversized_source_files1

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 317зірок GitHub
33контриб'юторів
134комітів за останні 12 місяців
6днів від останнього пушу
92релізів
1бас-фактор
85відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Докладніше

OpenSSF Scorecard 4.6 / 10
4.6сукупно

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 · 2026-07-15 14:46 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
2CI-Tests6 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 2
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6Code-ReviewFound 20/30 approved changesets -- score normalized to 6
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
7Maintained0 commit(s) and 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 7
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 8
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIdatabpy>=0.7.0pyproject.toml
PyPImdanalysis>=2.10pyproject.toml
PyPIbiotite>=1.5pyproject.toml
PyPImrcfile—pyproject.toml
PyPIstarfile—pyproject.toml
PyPIPyYAML—pyproject.toml
PyPIimdclient>=0.2.3pyproject.toml
PyPIpandas<3.0.0pyproject.toml
Усі залежності 183

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 8 прямих і 175 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIbiotite1.6.0пряма
PyPIdatabpy0.7.0пряма
PyPIimdclient0.2.3пряма
PyPImdanalysis2.10.0пряма
PyPImrcfile1.5.4пряма
PyPIpandas2.3.3пряма
PyPIpyyaml6.0.3пряма
PyPIstarfile0.5.13пряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanyio4.12.1непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIargon2-cffi25.1.0непряма
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0непряма
PyPIarrow1.4.0непряма
PyPIasttokens3.0.1непряма
PyPIasync-lru2.2.0непряма
PyPIattrs25.4.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbeartype0.22.9непряма
PyPIbeautifulsoup44.14.3непряма
PyPIbiotraj1.2.2непряма
PyPIblack26.3.1непряма
PyPIbleach6.3.0непряма
PyPIbpy5.1.0непряма
PyPIcertifi2026.2.25непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.6непряма
PyPIclick8.3.1непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage7.13.4непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIcython3.2.4непряма
PyPIdebugpy1.8.20непряма
PyPIdecorator5.2.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdistlib0.4.0непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfake-bpy-module20260316непряма
PyPIfastjsonschema2.21.2непряма
PyPIfilelock3.25.2непряма
PyPIfonttools4.62.1непряма
PyPIfqdn1.5.1непряма
PyPIgreenlet3.3.2непряма
PyPIgriddataformats1.1.0непряма
PyPIgriffe1.15.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhypothesis6.151.9непряма
PyPIidentify2.6.18непряма
PyPIidna3.11непряма
PyPIimportlib-metadata8.7.1непряма
PyPIimportlib-resources6.5.2непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipykernel7.2.0непряма
PyPIipython9.11.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIipywidgets8.1.8непряма
PyPIisoduration20.11.0непряма
PyPIjedi0.19.2непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjoblib1.5.3непряма
PyPIjson50.13.0непряма
PyPIjsonpointer3.0.0непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter1.1.1непряма
PyPIjupyter-cache1.0.1непряма
PyPIjupyter-client8.8.0непряма
PyPIjupyter-console6.6.3непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyter-events0.12.0непряма
PyPIjupyter-lsp2.3.0непряма
PyPIjupyter-server2.17.0непряма
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4непряма
PyPIjupyterlab4.5.6непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupyterlab-server2.28.0непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16непряма
PyPIkiwisolver1.5.0непряма
PyPIlark1.3.1непряма
PyPImarkdown-it-py4.0.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib3.10.8непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.1непряма
PyPImda-xdrlib0.2.0непряма
PyPImdanalysisdata0.9.0непряма
PyPImdanalysistests2.10.0непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImistune3.2.0непряма
PyPImmtf-python1.1.3непряма
PyPImsgpack1.1.2непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPInbclient0.10.4непряма
PyPInbconvert7.17.0непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInetworkx3.6.1непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPInodepad0.3.0непряма
PyPInotebook7.5.5непряма
PyPInotebook-shim0.2.4непряма
PyPInumpy1.26.4непряма
PyPIpackaging26.0непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.6непряма
PyPIpathspec1.0.4непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow12.1.1непряма
PyPIplatformdirs4.9.4непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIplum-dispatch2.7.1непряма
PyPIpooch1.9.0непряма
PyPIpre-commit4.5.1непряма
PyPIprometheus-client0.24.1непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.52непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpyarrow23.0.1непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic2.12.5непряма
PyPIpydantic-core2.41.5непряма
PyPIpygments2.19.2непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpytest9.0.2непряма
PyPIpytest-cov7.0.0непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.1.3непряма
PyPIpython-json-logger4.0.0непряма
PyPIpytokens0.4.1непряма
PyPIpytz2026.1.post1непряма
PyPIpywinpty3.0.3непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIquarto-cli1.8.27непряма
PyPIquartodoc0.11.1непряма
PyPIrdkit2025.9.6непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.32.5непряма
PyPIrfc3339-validator0.1.4непряма
PyPIrfc3986-validator0.1.1непряма
PyPIrfc3987-syntax1.1.0непряма
PyPIrich14.3.3непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIruff0.15.6непряма
PyPIscipy1.17.1непряма
PyPIsend2trash2.1.0непряма
PyPIsetuptools80.10.2непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsortedcontainers2.4.0непряма
PyPIsoupsieve2.8.3непряма
PyPIsphobjinv2.3.1.3непряма
PyPIsqlalchemy2.0.48непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIsyrupy5.1.0непряма
PyPItabulate0.10.0непряма
PyPIterminado0.18.1непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItinycss21.4.0непряма
PyPItomlkit0.14.0непряма
PyPItornado6.5.5непряма
PyPItqdm4.67.3непряма
PyPItraitlets5.14.3непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItzdata2025.3непряма
PyPIuri-template1.3.0непряма
PyPIurllib32.6.3непряма
PyPIvirtualenv21.2.0непряма
PyPIwatchdog6.0.0непряма
PyPIwcwidth0.6.0непряма
PyPIwebcolors25.10.0непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwebsocket-client1.9.0непряма
PyPIwheel0.46.3непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.15непряма
PyPIzipp3.23.0непряма
PyPIzstandard0.25.0непряма
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 →

78elkins/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..Добрий71elkins-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 utilitiesВідмінний45juliocesar-io/nano-protein-viewer-reactReact component for visualizing protein structures with the Mol* framework.Слабкий

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 v0.11.0 — повна методологія · вікі метрик.

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