Markt für Molekulardynamik-Simulationssoftware – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Typ (GPU-beschleunigt, arbeitet nur auf CPU), nach Anwendung (chemische Forschung, medizinische Forschung, materialwissenschaftliche Forschung, biophysikalische Forschung), nach Endbenutzer (Pharmalabore, Forschungsinstitute, akademische Benutzer, andere), nach Region und
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationMarkt für Molekulardynamik-Simulationssoftware – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Typ (GPU-beschleunigt, arbeitet nur auf CPU), nach Anwendung (chemische Forschung, medizinische Forschung, materialwissenschaftliche Forschung, biophysikalische Forschung), nach Endbenutzer (Pharmalabore, Forschungsinstitute, akademische Benutzer, andere), nach Region und
| Prognosezeitraum | 2025-2029 |
| Marktgröße (2023) | 650 Millionen USD |
| Marktgröße (2029) | 1.460 Millionen USD |
| CAGR (2024-2029) | 14,3 % |
| Am schnellsten wachsendes Segment | GPU-beschleunigt |
| Größter Markt | Norden Amerika |
Marktübersicht
Der globale Markt für Molekulardynamik-Simulationssoftware wurde im Jahr 2023 auf 650 Millionen USD geschätzt und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich ein robustes Wachstum mit einer CAGR von 14,3 % bis 2029 verzeichnen. Der globale Markt für Molekulardynamik-Simulationssoftware erlebt ein robustes Wachstum, das durch den steigenden Bedarf an detaillierten molekularen Analysen in verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen angetrieben wird. Diese Softwarelösungen erleichtern die computergestützte Modellierung molekularer Systeme und ermöglichen präzise Simulationen molekularer Interaktionen, Strukturen und Dynamiken. Branchen wie Pharmazie, Biotechnologie, Materialwissenschaften und akademische Forschung verlassen sich stark auf diese Tools, um Proteinfaltung, Arzneimittelinteraktionen, Materialeigenschaften auf atomarer Ebene und andere komplexe Phänomene zu untersuchen. Das Wachstum des Marktes wird zusätzlich durch technologische Fortschritte vorangetrieben, darunter verbesserte Algorithmen, schnellere Rechenkapazitäten und verbesserte Visualisierungstools, die genauere und effizientere Simulationen ermöglichen. Die Nachfrage nach diesen Softwarelösungen steigt weiterhin, da Forscher und Industrie nach tieferen Einblicken in das molekulare Verhalten suchen und Innovationen in der Arzneimittelforschung, im Materialdesign und beim Verständnis grundlegender biologischer Prozesse fördern. Da das Streben nach wissenschaftlichen Fortschritten, die detaillierte molekulare Einblicke erfordern, immer intensiver wird, ist der globale Markt für Molekulardynamik-Simulationssoftware auf anhaltendes Wachstum eingestellt und wird den wachsenden Anforderungen verschiedener wissenschaftlicher Disziplinen gerecht, die auf präzise molekulare Analysen angewiesen sind.
Wichtige Markttreiber
Fortschritte bei Rechenleistung und Algorithmen
Der globale Markt für Molekulardynamik-Simulationssoftware wird maßgeblich durch Fortschritte bei Rechenleistung und ausgefeilten Algorithmen vorangetrieben. Die kontinuierliche Weiterentwicklung der High-Performance-Computing-Funktionen (HPC) hat die Landschaft der Molekulardynamik-Simulationen revolutioniert und ermöglicht es Forschern, in rasantem Tempo komplexere und detailliertere Simulationen durchzuführen. Verbesserte Rechenleistung ermöglicht die Erforschung größerer molekularer Systeme, längere Simulationszeiträume und eine höhere Genauigkeit bei der Darstellung molekularer Interaktionen. Darüber hinaus trägt die Verfeinerung der in diesen Softwarelösungen verwendeten Algorithmen, einschließlich Kraftfeldern und Integrationsmethoden, zu präziseren und effizienteren Simulationen bei. Da Rechenressourcen zugänglicher und leistungsfähiger werden, gepaart mit algorithmischen Fortschritten, erweitert sich die Fähigkeit, komplexe molekulare Prozesse mit höherer Genauigkeit und Granularität zu simulieren, was das Wachstum des Marktes für Molekulardynamik-Simulationssoftware vorantreibt.
Wachsende Anwendungen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung
Die aufkeimenden Anwendungen von Molekulardynamik-Simulationssoftware in der Arzneimittelforschung und -entwicklung stellen einen entscheidenden Treiber für das Wachstum des Marktes dar. Die Pharma- und Biotechnologiebranche verlässt sich stark auf diese Tools, um molekulare Interaktionen zwischen Arzneimittelverbindungen und biologischen Zielen zu verstehen und so ein rationales Arzneimitteldesign und eine rationale Optimierung zu unterstützen. Molekulardynamik-Simulationen liefern unschätzbare Einblicke in das Verhalten von Arzneimittelmolekülen in biologischen Systemen, erläutern Wirkmechanismen, sagen Bindungsaffinitäten voraus und verstehen Phänomene der Arzneimittelresistenz. Die Fähigkeit, Arzneimittel-Ziel-Interaktionen auf atomarer Ebene zu simulieren und zu analysieren, ermöglicht es Forschern, den Arzneimittelentwicklungsprozess zu beschleunigen, die therapeutische Wirksamkeit zu optimieren und Nebenwirkungen zu minimieren. Da die Nachfrage nach effizienten und kostengünstigen Methoden zur Arzneimittelentdeckung zunimmt, treibt die Bedeutung von Molekulardynamik-Simulationssoftware als Schlüsselinstrument in der pharmazeutischen Forschung weiterhin das Marktwachstum voran.
Fortschritte in Materialwissenschaft und Nanotechnologie
Die Bedeutung von Molekulardynamik-Simulationssoftware erstreckt sich auch auf Materialwissenschaft und Nanotechnologie und fungiert als Katalysator für Innovationen und Fortschritte in diesen Bereichen. Diese Tools ermöglichen es Forschern, das Verhalten von Materialien auf atomarer und molekularer Ebene zu modellieren und vorherzusagen und bieten wichtige Einblicke in Materialeigenschaften, Strukturdynamik und Wechselwirkungen. In Bereichen wie Nanomaterialien, Katalyse und Nanotechnologie helfen Molekulardynamik-Simulationen dabei, neuartige Materialien mit spezifischen Funktionalitäten zu entwerfen, ihre Leistung zu optimieren und grundlegende Verhaltensweisen im Nanomaßstab zu verstehen. Die Fähigkeit, Materialverhalten wie mechanische Eigenschaften, Wärmeleitfähigkeit und Oberflächeninteraktionen zu simulieren und vorherzusagen, erleichtert die Entwicklung fortschrittlicher Materialien mit maßgeschneiderten Eigenschaften und wirkt sich auf verschiedene Branchen aus, darunter die Luft- und Raumfahrt, Elektronik und erneuerbare Energien.
Ausbau der akademischen Forschung und wissenschaftlichen Erforschung
Der globale Markt für Molekulardynamik-Simulationssoftware erfährt erhebliche Impulse durch den Ausbau der akademischen Forschung und wissenschaftlichen Erforschung in mehreren Disziplinen. Universitäten, Forschungseinrichtungen und akademische Labore nutzen diese Softwarelösungen in großem Umfang, um verschiedene wissenschaftliche Phänomene zu untersuchen, von biologischen Prozessen bis hin zu chemischen Reaktionen und molekularem Verhalten. Molekulardynamik-Simulationen dienen als unverzichtbare Werkzeuge für die Grundlagenforschung und ermöglichen es Wissenschaftlern, komplexe Molekülstrukturen zu entschlüsseln, biomolekulare Mechanismen zu untersuchen und molekulare Interaktionen unter unterschiedlichen Bedingungen zu erforschen. Die Zugänglichkeit dieser Werkzeuge im akademischen Bereich fördert interdisziplinäre Zusammenarbeit und trägt zur Weiterentwicklung wissenschaftlicher Erkenntnisse in Bereichen wie Biochemie, Biophysik, Computerbiologie und darüber hinaus bei. Die zunehmende Betonung forschungsorientierter Ausbildung und das Streben nach wissenschaftlichen Entdeckungen treiben die Nachfrage nach Molekulardynamik-Simulationssoftware in akademischen Einrichtungen an und fördern Innovation und Wissensverbreitung.
Wichtige Marktherausforderungen
Rechenkomplexität und Ressourcenintensität
Eine der größten Herausforderungen für den globalen Markt für Molekulardynamik-Simulationssoftware betrifft die Rechenkomplexität und den Ressourcenaufwand bei der Durchführung von Simulationen. Molekulardynamik-Simulationen umfassen komplizierte Berechnungen, die das Verhalten von Atomen und Molekülen im Laufe der Zeit modellieren und erhebliche Rechenleistung und zeitaufwändige Algorithmen erfordern. Die Komplexität der Simulation großer molekularer Systeme oder längerer Zeiträume erfordert erhebliche Rechenressourcen, darunter Hochleistungsrechnercluster (HPC) oder Supercomputer. Der Zugriff auf und die Nutzung solcher Ressourcen kann jedoch für viele Forschungseinrichtungen und -organisationen finanzielle und logistische Herausforderungen mit sich bringen. Darüber hinaus steigen mit zunehmender Komplexität und Detailliertheit der Simulationen die Rechenanforderungen, was zu längeren Simulationszeiten und Ressourcenengpässen führt. Die Balance zwischen dem Bedarf an höherer Genauigkeit und Auflösung und den vorhandenen Rechenressourcen bleibt eine ständige Herausforderung und behindert die weitverbreitete Einführung und Zugänglichkeit von Molekulardynamik-Simulationssoftware für Forscher und Organisationen mit eingeschränktem Zugang zu High-End-Recheninfrastruktur.
Modellgenauigkeit und -validierung
Die Gewährleistung der Genauigkeit und Validierung von Molekulardynamik-Simulationsmodellen stellt eine erhebliche Herausforderung auf dem globalen Markt für Molekulardynamik-Simulationssoftware dar. Während Simulationen Einblicke in molekulare Interaktionen und molekulares Verhalten bieten, hängt die Genauigkeit dieser Modelle stark von den zugrunde liegenden Kraftfeldern, Parametern und verwendeten Algorithmen ab. Die Entwicklung genauer Kraftfelder, die molekulare Interaktionen umfassend beschreiben und gleichzeitig die Rechenleistung aufrechterhalten, bleibt eine komplexe Aufgabe. Die Validierung dieser Modelle anhand experimenteller Daten stellt eine weitere Herausforderung dar, da aufgrund von Vereinfachungen oder Einschränkungen der Simulationsmethoden Diskrepanzen zwischen Simulationsergebnissen und empirischen Beobachtungen auftreten können. Um die Lücke zwischen simulierten und experimentellen Ergebnissen zu schließen, ist eine kontinuierliche Verfeinerung und Validierung der Simulationsmodelle erforderlich, wofür häufig umfangreiche experimentelle Daten und iterative Anpassungen zur Verbesserung der Genauigkeit erforderlich sind. Das Erreichen eines Gleichgewichts zwischen Rechenleistung und Modellgenauigkeit bleibt eine anhaltende Herausforderung, die sich auf die Zuverlässigkeit und Benutzerfreundlichkeit von Molekulardynamik-Simulationssoftware in verschiedenen wissenschaftlichen Anwendungen auswirkt.
Zeitskalenbeschränkungen und Stichprobenverzerrung
Die Herausforderung der Zeitskalenbeschränkungen und der Stichprobenverzerrung stellt eine Hürde auf dem globalen Markt für Molekulardynamik-Simulationssoftware dar. Während Molekulardynamik-Simulationen Einblicke in das molekulare Verhalten über bestimmte Zeitskalen hinweg bieten, übersteigt die genaue Simulation längerer Zeitskalen häufig die Rechenkapazitäten. Viele biologische Prozesse und Phänomene treten in Zeitskalen auf, die außerhalb der Reichweite aktueller Simulationsmethoden liegen, was die Fähigkeit einschränkt, bestimmte dynamische Ereignisse umfassend zu modellieren. Diese Einschränkung führt zu einer Stichprobenverzerrung, bei der Simulationen möglicherweise nur bestimmte, kurzlebige Interaktionen oder Übergänge erfassen und möglicherweise seltene oder kritische Ereignisse übersehen. Um zeitliche Einschränkungen zu überwinden und gleichzeitig ausreichend Proben zu nehmen, um seltene Ereignisse zu erfassen, sind innovative Methoden, verbesserte Probennahmetechniken und algorithmische Fortschritte erforderlich. Die Bewältigung dieser Herausforderung ist entscheidend, um den Umfang von Simulationen zu erweitern und die Erforschung komplexerer molekularer Prozesse und Phänomene in verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen zu ermöglichen.
Wichtige Markttrends
Integration von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz
Ein wichtiger Trend, der den globalen Markt für Molekulardynamik-Simulationssoftware prägt, ist die Integration von Methoden des maschinellen Lernens (ML) und der künstlichen Intelligenz (KI) in Simulationsabläufe. ML- und KI-Techniken revolutionieren Molekulardynamik-Simulationen, indem sie traditionelle Ansätze um datengesteuerte Erkenntnisse erweitern, Berechnungen beschleunigen und die Vorhersagefähigkeiten verbessern. Diese Technologien ermöglichen die Entwicklung verbesserter Kraftfelder, verbesserter Probennahmemethoden und effizienter Algorithmen und optimieren Simulationen für höhere Genauigkeit und Geschwindigkeit. ML-Modelle werden eingesetzt, um komplexe molekulare Interaktionen aus riesigen Datensätzen zu lernen, was die Erstellung genauerer potenzieller Energieoberflächen und Molekulardynamikmodelle erleichtert. Darüber hinaus helfen KI-gesteuerte Algorithmen dabei, Muster zu erkennen, die Probenentnahmeeffizienz zu verbessern und Simulationen auf Bereiche von Interesse auszurichten. Die Synergie zwischen ML, KI und Molekulardynamiksimulationen treibt Innovationen beim Verständnis molekularen Verhaltens voran, erleichtert die Arzneimittelentdeckung, das Materialdesign und treibt die wissenschaftliche Erforschung voran. Während sich ML und KI weiterentwickeln, verspricht ihre Integration in Molekulardynamiksimulationssoftware bahnbrechende Fortschritte und eine höhere Effizienz bei der Modellierung komplexer molekularer Systeme.
Hybridsimulationen aus Quantenmechanik und Molekularmechanik (QM/MM)
Das Aufkommen von Hybridsimulationen aus Quantenmechanik und Molekularmechanik (QM/MM) stellt einen bemerkenswerten Trend auf dem globalen Markt für Molekulardynamiksimulationssoftware dar. QM/MM-Simulationen kombinieren die Quantenmechanik, die das elektronische Verhalten kleiner Molekülbereiche beschreibt, mit der klassischen Molekularmechanik, die die größere umgebende molekulare Umgebung modelliert. Diese Integration ermöglicht eine umfassendere und genauere Darstellung chemischer Reaktionen, Enzymkatalyse und anderer komplexer Phänomene, an denen reaktive Stellen innerhalb größerer molekularer Systeme beteiligt sind. QM/MM-Simulationen ermöglichen es Forschern, Reaktionen auf Quantenebene zu untersuchen und dabei den Einfluss der umgebenden molekularen Umgebung zu berücksichtigen. Dies bietet Einblicke in Reaktionsmechanismen, Energieprofile und molekulare Wechselwirkungen. Die Anwendung von QM/MM-Simulationen in Arzneimitteldesign, Enzymologie und Materialwissenschaft nimmt zu, angetrieben durch das Streben nach detaillierten und präzisen Analysen molekularer Ereignisse auf atomarer Ebene. Die kontinuierliche Entwicklung von QM/MM-Methoden in der Molekulardynamik-Simulationssoftware wird voraussichtlich erhebliche Auswirkungen auf verschiedene wissenschaftliche Disziplinen haben und ein tieferes Verständnis komplexer molekularer Prozesse ermöglichen.
Verbesserte Sampling-Techniken und Berechnungen der freien Energie
Die Entwicklung verbesserter Sampling-Techniken und Berechnungen der freien Energie ist ein bedeutender Trend, der den globalen Markt für Molekulardynamik-Simulationssoftware beeinflusst. Diese Techniken zielen darauf ab, Zeitskalenbeschränkungen zu überwinden und Stichprobenverzerrungen zu beheben, die traditionellen Simulationen innewohnen, wodurch die Untersuchung seltener oder langwieriger Ereignisse ermöglicht wird. Methoden wie beschleunigte Molekulardynamik, Metadynamik, Replikationsaustausch und Umbrella-Sampling erleichtern die Erforschung komplexer Energielandschaften und ermöglichen es Forschern, seltene Übergänge zu untersuchen und thermodynamisch bedeutsame Ereignisse effizienter zu erfassen. Darüber hinaus helfen Berechnungsmethoden für freie Energie, einschließlich thermodynamischer Integration und Störung freier Energie, bei der Vorhersage von Bindungsaffinitäten, Reaktionsenergien und Stabilitätsprofilen molekularer Systeme. Die Integration dieser fortschrittlichen Sampling- und Berechnungstechniken für freie Energie in Molekulardynamik-Simulationssoftware verbessert die Genauigkeit und den Umfang von Simulationen und ermöglicht es Forschern, tiefer in das Verständnis molekularer Mechanismen, Protein-Liganden-Interaktionen und Materialeigenschaften einzutauchen. Die kontinuierliche Verfeinerung und Integration dieser Methoden in Simulationsplattformen verspricht, die Genauigkeit und Vorhersagekraft von Molekulardynamik-Simulationen in verschiedenen wissenschaftlichen Anwendungen zu verbessern.
Multiskalige und grobkörnige Simulationen
Die Einführung multiskaliger und grobkörniger Simulationen entwickelt sich zu einem Trend, der den globalen Markt für Molekulardynamik-Simulationssoftware neu gestaltet. Diese Simulationsansätze zielen darauf ab, die Lücke zwischen Details auf atomarer Ebene und molekularen Systemen größeren Maßstabs zu schließen, sodass Forscher komplexe molekulare Interaktionen über mehrere Längen- und Zeitskalen hinweg modellieren können. Grobkörnige Modelle vereinfachen die Darstellung von Molekülen, indem sie mehrere Atome zu einer einzigen Interaktionsstelle zusammenfassen und so Simulationen größerer Molekülverbände und längerer Zeitskalen ermöglichen. Multiskalensimulationen integrieren verschiedene Granularitätsebenen und ermöglichen so umfassendere Analysen biomolekularer Strukturen, Selbstorganisationsprozesse und biologischer Phänomene. Der Trend zu mehrskaligen und grobkörnigen Simulationen innerhalb von Molekulardynamik-Software bietet Forschern die Möglichkeit, komplexe Systeme effizient zu untersuchen und gleichzeitig die Rechenkosten auszugleichen, wodurch der Untersuchungsumfang in Biophysik, Nanotechnologie und Materialwissenschaft erweitert wird.
Segmentelle Einblicke
Typische Einblicke
Das GPU-beschleunigte Segment hat sich als dominierende Kraft auf dem globalen Markt für Molekulardynamik-Simulationssoftware herauskristallisiert und wird seine Dominanz während des gesamten Prognosezeitraums beibehalten. Der Anstieg von GPU-beschleunigten Simulationen bedeutet eine monumentale Verschiebung der Rechenleistung innerhalb von Molekulardynamik-Simulationen. GPU-basierte Simulationen nutzen die parallelen Verarbeitungsfunktionen von Grafikprozessoren (GPUs) und ermöglichen deutlich schnellere Berechnungen im Vergleich zu herkömmlichen Zentralprozessoren (CPUs). Diese Beschleunigung ermöglicht die Untersuchung größerer molekularer Systeme und längerer Simulationszeitskalen innerhalb realisierbarer Rechenzeiträume. Die Dominanz von GPU-beschleunigten Simulationen beruht auf ihrer Fähigkeit, komplexe Berechnungen zu beschleunigen und so detailliertere und umfassendere Analysen molekularer Interaktionen, Strukturen und Dynamiken zu ermöglichen. Die Skalierbarkeit und Rechenleistung von GPU-basierten Lösungen haben Forscher aus verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen angezogen und die weit verbreitete Einführung dieser beschleunigten Simulationen vorangetrieben. Da die Nachfrage nach schnelleren, effizienteren und skalierbareren Molekulardynamiksimulationen weiter steigt, bleibt GPU-beschleunigte Software von zentraler Bedeutung und behält ihre Dominanz auf dem Markt, indem sie den sich entwickelnden Anforderungen von Forschern und Branchen gerecht wird, die auf Hochleistungsrechner für molekulare Analysen und wissenschaftliche Fortschritte angewiesen sind.
Regionale Einblicke
Nordamerika hat sich als die dominierende Region auf dem globalen Markt für Molekulardynamiksimulationssoftware herausgestellt, und diese Dominanz wird voraussichtlich während des gesamten Prognosezeitraums anhalten. Die Führungsposition Nordamerikas auf diesem Markt wird mehreren Schlüsselfaktoren zugeschrieben, darunter technologische Fortschritte, eine robuste Forschungsinfrastruktur und erhebliche Investitionen in wissenschaftliche Forschung und Entwicklung. Die Region verfügt über eine Konzentration namhafter Pharmaunternehmen, Forschungseinrichtungen und Biotechnologieunternehmen, die in großem Umfang Software zur Molekulardynamik-Simulation für die Arzneimittelentdeckung, biomolekulare Forschung und Materialwissenschaftsanwendungen nutzen. Darüber hinaus fördert Nordamerikas proaktiver Ansatz zur Einführung modernster Technologien, gepaart mit erheblichen staatlichen Mitteln für die wissenschaftliche Forschung, Innovationen im Bereich der Molekulardynamik-Simulationen. Der Schwerpunkt der Region auf interdisziplinäre Zusammenarbeit, Partnerschaften zwischen Wissenschaft und Industrie sowie ein förderliches regulatorisches Umfeld fördert die schnelle Einführung und Weiterentwicklung von Simulationstechnologien. Da Nordamerika weiterhin wissenschaftliche Forschung, pharmazeutische Fortschritte und technologische Innovation priorisiert, wird erwartet, dass es seine beherrschende Stellung auf dem globalen Markt für Molekulardynamik-Simulationssoftware beibehält, bedeutende Entwicklungen vorantreibt und die Entwicklung der Branche in den kommenden Jahren prägt.
Jüngste Entwicklungen
- Im Mai 2024 setzten Forscher maschinell lernende molekulare Simulationen ein, um die Dynamik sich entwickelnder Kohlenstoffnanoröhren-Grenzflächen zu untersuchen. Dieser fortschrittliche Ansatz ermöglicht ein tieferes Verständnis der komplexen Wechselwirkungen und Verhaltensweisen dieser Nanomaterialien und liefert wertvolle Einblicke in ihre Leistungsfähigkeit und potenziellen Anwendungen. Der Einsatz von maschinellem Lernen in diesen Simulationen stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Erforschung von Kohlenstoffnanoröhren dar und bietet eine verbesserte Präzision und Effizienz bei der Analyse ihrer Eigenschaften und Anwendungen.
- 16. Juli 2024 – Eni und ITQuanta haben ein neues Joint Venture, Eniquantic, gegründet, um die Entwicklung einer hochmodernen Quantenmaschine voranzutreiben, die Hardware und Software kombiniert. Diese Initiative soll komplexe Herausforderungen in den Bereichen mathematische Optimierung, Modellierung, Simulation und künstliche Intelligenz bewältigen. Eniquantic wird sich außerdem auf die Entwicklung wirkungsvoller Quantencomputeranwendungen zur Unterstützung der Energiewende konzentrieren.
- Im Juli 2024 gewährten Mitarbeiter des Labors in New Mexico Nextgov/FCW einen exklusiven Einblick in ihre neueste Supercomputer-Installation. Dieses neue System soll Anwendungen der künstlichen Intelligenz verbessern und sowohl öffentliche als auch geheime Forschungsinitiativen unterstützen.
Wichtige Marktteilnehmer
- Schrödinger, Inc.
- Dassault Systèmes SE
- Cadence Design Systems, Inc.
- Bio-Rad Laboratories, Inc.
- Optibrium, Ltd.
- Chemical Computing Group ULC
- GROMACS
- CD ComputaBio
- Simulations Plus, Inc.
- Cresset Biomolecular Discovery Limited
| Nach Typ | Nach Anwendung | Nach Endbenutzer | Nach Region |
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